Consensus-Aligned Neuron Efficient Fine-Tuning Large Language Models for Multi-Domain Machine Translation
共识对齐的神经高效细调大型语言模型用于多领域机器翻译
AI总结 本文提出一种神经高效微调框架，通过识别和更新共识对齐的神经元，提升大型语言模型在多领域机器翻译中的性能。
Comments Accepted by AAAI 2026
期刊&会议
AAAI
AAAI Conference on Artificial Intelligence · 会议 · Artificial Intelligence
Attention Retention for Continual Learning with Vision Transformers
视觉变换器中的注意力保留用于持续学习
AI总结 本文提出一种基于视觉变换器的注意力保留框架，通过约束注意力漂移来减轻持续学习中的灾难性遗忘，通过生成实例自适应二进制掩码并调整梯度更新，有效保留已学习的视觉概念。
Comments AAAI-2026 Camera Ready
Day-Ahead Electricity Price Forecasting for Volatile Markets Using Foundation Models with Regularization Strategy
利用正则化策略的基础模型进行日提前电力价格预测
AI总结 本文提出一种正则化策略，利用基础模型在波动市场中提升电力价格预测的准确性。
Comments Accepted to AI4TS Workshop @ AAAI'26 (Oral and Poster), see https://ai4ts.github.io/aaai2026
Assessing Electricity Demand Forecasting with Exogenous Data in Time Series Foundation Models
基于时间序列基础模型的外生数据电力需求预测评估
AI总结 本文评估了不同基础模型在电力需求预测中的表现，发现基础模型在某些情况下不如简单基线，强调了模型架构和地理环境对预测效果的影响。
Comments 9 pages, 1 Figure and 3 Tables. Accepted to AI4TS Workshop @ AAAI'26 as an oral presentation (see https://ai4ts.github.io/aaai2026)
Data Heterogeneity and Forgotten Labels in Split Federated Learning
分裂联邦学习中的数据异质性与遗忘标签
机构 * University College Dublin（都柏林大学学院） ； Telefónica Scientific Research（电信科学研究所） ； Keysight AI Labs（Keysight AI实验室）
AI总结 本文提出Hydra方法，针对分裂联邦学习中数据异质性和遗忘标签问题，通过多头神经网络设计提升模型性能。
Comments A shorter version of this paper will appear in the proceedings of AAAI 2026
Language Models and Logic Programs for Trustworthy Tax Reasoning
语言模型与逻辑程序用于可信的税务推理
AI总结 本文提出结合语言模型与符号求解器的方法，用于提升税务推理的准确性与经济可行性。
Comments Accepted to AAAI 2026
A logical re-conception of neural networks: Hamiltonian bitwise part-whole architecture
神经网络的逻辑再认识：哈密顿量位部分整体架构
AI总结 本文提出了一种基于哈密顿量的位部分整体架构，通过低精度算术实现关系编码，生成具有符号计算特征的表示，能处理标准神经网络任务并提升高层次语义表示能力。
Comments Appears in AAAI 2023
Journal ref Association for the Advancement of Artificial Intelligence (www.aaai.org) 2023
