AAAI

FlowPath: Learning Data-Driven Manifolds with Invertible Flows for Robust Irregularly-sampled Time Series Classification

FlowPath: 通过可逆流学习数据驱动的流形以实现鲁棒的不规则采样时间序列分类

YongKyung Oh, Dong-Young Lim, Sungil Kim

机构 * Medical & Imaging Informatics (MII) Group, University of California, Los Angeles (UCLA), CA, USA（加州大学洛杉矶分校医学与影像信息学组） ； Department of Industrial Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST), Republic of Korea（韩国蔚山科学技术院工业工程系） ； Artificial Intelligence Graduate School, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST), Republic of Korea（韩国蔚山科学技术院人工智能研究生院） 纠错

AI总结 FlowPath通过可逆神经流学习控制路径的几何结构，提升不规则采样时间序列分类的鲁棒性，实验表明其在18个基准数据集和实际案例中均优于传统方法。

Comments Published at the 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026). https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/39643

GPTKB v1.5: A Massive Knowledge Base for Exploring Factual LLM Knowledge

GPTKB v1.5：用于探索事实性LLM知识的大规模知识库

Yujia Hu, Tuan-Phong Nguyen, Shrestha Ghosh, Moritz Müller, Simon Razniewski

机构 * ScaDS.AI Dresden/Leipzig & TU Dresden, Germany（德国德累斯顿/莱比锡ScaDS.AI & 德累斯顿工业大学） ； VNU University of Engineering and Technology, Hanoi, Vietnam（越南河内国立大学工程与技术大学） 纠错

AI总结 提出GPTKB v1.5，一个通过GPT-4.1构建的1亿三元组知识库，支持链接遍历、SPARQL查询和LLM知识优劣比较，用于系统分析LLM知识。

Comments 3 pages, 1 figure, 1 table

Journal ref AAAI 2026: Demo track