AAAI

Task Aware Modulation Using Representation Learning for Upsaling of Terrestrial Carbon Fluxes

基于表征学习的任务感知调制用于陆地碳通量的放大

Aleksei Rozanov, Arvind Renganathan, Vipin Kumar

AI总结 TAM-RL通过结合表征学习与物理约束，提升陆地碳通量放大预测的精度和鲁棒性。

Comments Accepted to the KGML Bridge at AAAI 2026 (non-archival)

On the Learning Dynamics of Two-layer Linear Networks with Label Noise SGD

关于带有标签噪声的两层线性网络学习动态的研究

Tongcheng Zhang, Zhanpeng Zhou, Mingze Wang, Andi Han, Wei Huang, Taiji Suzuki, Junchi Yan

机构 * Sch. of Computer Science and Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院和智远学院） ； Peking University（北京大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（理化学研究所先进智能项目中心） ； The Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

AI总结 研究揭示了带有标签噪声的两层线性网络学习动态的两阶段行为，展示了标签噪声在促进模型从懒惰范式向丰富范式过渡中的关键作用，并扩展至更广泛的优化算法。

Comments Accepted to AAAI 2026(oral)

ViDia2Std: A Parallel Corpus and Methods for Low-Resource Vietnamese Dialect-to-Standard Translation

ViDia2Std: 一种平行语料库及方法用于低资源越南语方言到标准语翻译

Khoa Anh Ta, Nguyen Van Dinh, Kiet Van Nguyen

AI总结 ViDia2Std是首个覆盖越南63个省份的方言到标准语翻译平行语料库，通过大量标注数据和模型测试，展示了方言规范化对提升越南语NLP性能的重要性。

Comments Accepted to AAAI-26 (Oral)

A Principle-Driven Adaptive Policy for Group Cognitive Stimulation Dialogue for Elderly with Cognitive Impairment

基于原则的自适应策略用于认知障碍老年人群体认知刺激对话

Jiyue Jiang, Yanyu Chen, Pengan Chen, Kai Liu, Jingqi Zhou, Zheyong Zhu, He Hu, Fei Ma, Qi Tian, Chuan Wu

AI总结 本文提出基于原则的自适应策略，通过GCSD系统解决认知障碍老年人群体对话中的认知刺激问题，提升交互个性化和治疗效果。

Comments Accepted by AAAI 2026

Sequential Causal Normal Form Games: Theory, Computation, and Strategic Signaling

顺序因果正常形式游戏：理论、计算与战略信号

Dennis Thumm

AI总结 本文探讨了经典博弈论框架能否扩展以捕捉AI代理的有限理性与因果推理，通过引入顺序因果多智能体系统（S-CMAS），发现其在所有测试场景中无法提供福利改进，揭示了理性选择与因果推理的不兼容性。

Comments AAAI 2026 Workshop on Foundations of Agentic Systems Theory

Toward Adaptive Large Language Models Structured Pruning via Hybrid-grained Weight Importance Assessment

面向基于混合粒度权重重要性评估的自适应大语言模型结构剪枝

Jun Liu, Zhenglun Kong, Pu Zhao, Changdi Yang, Hao Tang, Xuan Shen, Geng Yuan, Wei Niu, Wenbin Zhang, Xue Lin, Dong Huang, Yanzhi Wang

AI总结 提出HyWIA方法，通过混合粒度权重重要性评估提升大语言模型剪枝效果，实现更优的性能保留和结构优化。

Comments AAAI 2025