TMLR

Fairness in Link Prediction Beyond Demographic Parity: A Reproducibility Study

超越人口 parity 的链接预测公平性：一项可复现性研究

Valentijn Oldenburg, Floris de Kam, Stef de Wildt, Jarno Nilson Balk

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

AI总结 本研究复现并验证了 Mattos 等人关于人口 parity（Δ_DP）无法检测链接预测曝光偏差的观点，提出 NDKL 可检测此类偏差，复现 MORAL 的有效性并评估其鲁棒性，证实 MORAL 能减少隐藏偏差且效用损失极小。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (05/2026)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

XFeat Revisited: Reproducibility and Evaluation of a Lightweight Image Matcher

XFeat 再探讨：轻量级图像匹配器的可复现性与评估

Lazar Đoković, Aimee Lin

AI总结 本研究复现并评估轻量级图像匹配器XFeat，发现其在部分基准数据集上表现接近或优于原始检查点，同时揭示其架构设计的局限性及跨模态匹配的性能边界。

Comments 21 pages, 6 figures. Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR); Reproducibility Certification

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, August 2026

EFFEKT: Efficient Federated Knowledge Transfer to Foundation Models

EFFEKT：面向基础模型的高效联邦知识迁移

Matteo Caligiuri, Francesco Barbato, Pietro Zanuttigh, Francesco Restuccia

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Padua（帕多瓦大学） 纠错

AI总结 EFFEKT是一种联邦学习框架，通过双向跨蒸馏策略，结合轻量级客户端代理模型与服务器端基础模型，实现高效的领域特定LoRA适配器训练，在低功耗边缘设备上性能优于基线。

Comments 12 main content pages, 8 appendix pages; 3 main figures, 9 appendix figures; 8 main tables, 9 appendix tables; 1 main algorithm, 4 appendix algorithms; accepted at TMLR

Open Technical Problems in Open-Weight AI Model Risk Management

开放权重AI模型风险管理中的开放技术问题

Stephen Casper, Kyle O'Brien, Shayne Longpre, Elizabeth Seger, Kevin Klyman, Rishi Bommasani, Aniruddha Nrusimha, Ilia Shumailov, Sören Mindermann, Steven Basart, Frank Rudzicz, Kellin Pelrine, Avijit Ghosh, Andrew Strait, Robert Kirk, Dan Hendrycks, Peter Henderson, Zico Kolter, Geoffrey Irving, Yarin Gal, Yoshua Bengio, Dylan Hadfield-Menell

AI总结 本文指出开放权重AI模型风险管理存在16项涉及多环节的技术挑战，强调相关研究需兼顾开放性，以实现其益处并减轻危害。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (03/2026) Reviewed on OpenReview: https: // openreview. net/ forum? id= 8QyGLnFkzc