NeurIPS

MetaKoopman: Bayesian Meta-Learning of Koopman Operators for Modeling Structured Dynamics under Distribution Shifts

MetaKoopman：用于分布偏移下结构化动力学建模的Koopman算子贝叶斯元学习框架

Mahmoud Selim, Sriharsha Bhat, Karl H. Johansson

机构 * TRATON（特拉顿集团） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） 纠错

AI总结 MetaKoopman作为贝叶斯元学习框架，通过学习Koopman算子先验实现分布偏移下非线性动力学的精准建模与预测，在卡车挂车系统的野外及模拟任务中表现优于现有方法，可用于鲁棒运动规划。

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (2025), 29551-29584

RAGuard: A Layered Defense Framework for Retrieval-Augmented Generation Systems Against Data Poisoning

RAGuard：一种针对检索增强生成系统数据中毒的分层防御框架

Pushkal Kumar, Tucker Nielson, Tanish Kolhe, Shubham Zala, Vincent Li

AI总结 该研究针对RAG系统的语料库中毒攻击，提出分层防御框架RAGuard，含对抗微调检索器与ZKIP两层，可将攻击成功率降至0，且保持检索性能，相关资源已开源。

Comments Accepted to NeurIPS ResponsibleFM 2025, AAAI FrontierIR 2026