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VT-DUDA: Visual Token Conditioning for Diffusion-guided Unsupervised Domain Adaptation

VT-DUDA: 扩散引导的无监督域适应的视觉令牌条件化

Xuan Qi, Daniele Berardini, Dario Serez, Vito Paolo Pastore, Vittorio Murino

机构 * Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； University of Genoa（热那亚大学） ； University of Verona（维罗纳大学） 纠错

AI总结 提出VT-DUDA框架，通过将源图像映射为视觉令牌并与文本嵌入拼接作为条件，增强扩散模型生成目标风格图像时的实例级引导，提升无监督域适应性能。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Expressivity Saturation: Reduced Affine Region Usage Under Increasing Task Complexity

表达性饱和：任务复杂度增加下仿射区域使用减少

Xuan Qi, Yi Wei, Fanqi Yu, Manuel Lecha

机构 * Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； University of Genoa（热那亚大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文研究了分段仿射神经网络中理论区域容量与训练后实际区域使用之间的差距，发现随着任务复杂度增加，训练后网络使用的仿射区域显著减少，称为表达性饱和，并分析了其对决策边界的影响。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Expected Free Energy-based Planning as Variational Inference

基于期望自由能的规划作为变分推理

Wouter W. L. Nuijten, Thijs van de Laar, Bert de Vries

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Lazy Dynamics B.V. 纠错

AI总结 将基于期望自由能的规划重新表述为变分自由能最小化，通过引入认知先验实现信息寻求行为，并在三个复杂递增的环境中验证了方法的有效性和可扩展性。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Investigating Linguistic Steering: An Analysis of Adjectival Effects Across Large Language Model Architectures

探究语言引导：跨大语言模型架构的形容词效应分析

Lars Malmqvist

机构 * Research and Implementation（研究与实现） 纠错

AI总结 本研究利用Shapley值量化形容词对模型性能的引导效应，发现少量形容词具有不成比例的强大影响，但效果非普适；跨模型分析揭示“家族效应”，且形容词的引导方向高度依赖于句法角色和位置。

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