IJCAI

SAFformer:Improving Spiking Transformer via Active Predictive Filtering

SAFformer:通过主动预测滤波改进脉冲Transformer

Zequan Xie, Weiming Zeng, Yunhua Chen, Sichang Ling, Tongyang Chen, Jinsheng Xiao

机构 * School of Computer Science and Technology, Guangdong University of Technology（广东技术大学计算机科学与技术学院） ； Faculty of Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学科学学院） ； School of Electronic Information, Wuhan University（武汉大学电子信息学院） 纠错

AI总结 提出基于主动预测滤波的脉冲Transformer架构SAFformer，通过抑制可预测信号并聚焦显著视觉特征，在CIFAR和ImageNet-1K上实现新最优性能，平衡精度与能耗。

Comments IJCAI 2026(International Joint Conference on Artificial Intelligence)

TabKD: Tabular Knowledge Distillation through Interaction Diversity of Learned Feature Bins

TabKD: 通过学习特征箱的交互多样性实现表格知识蒸馏

Shovon Niverd Pereira, Krishna Khadka, Yu Lei

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The University of Texas at Arlington（计算机科学与工程系，德克萨斯理工大学阿灵顿分校） 纠错

AI总结 提出TabKD方法，通过学习与教师决策边界对齐的自适应特征箱，生成最大化成对交互覆盖的合成查询，在表格数据知识蒸馏中显著提升学生-教师一致性。

Comments Accepted in 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence IJCAI 2026