---

---
---
---

---
【速读】：该论文试图解决神经网络中对抗样本（adversarial examples）的产生机制问题，即为何以及何时对抗脆弱性会出现。 现有观点将其归因于决策空间的不规则性或对非鲁棒输入特征的敏感性，但本文提出新视角：对抗脆弱性可能源于神经网络中高效的信息编码方式。 解决方案的关键在于揭示"超叠加"（superposition）——即网络在有限维度下表示比其容量更多的特征——会形成潜在表示的特定排列，使得攻击者能够利用这些特征间的干扰来生成可预测的对抗扰动。 这一机制解释了对抗攻击的迁移性和类别特异性脆弱模式，并在受控合成场景和ViT模型上验证了超叠加足以引发对抗脆弱性，表明对抗脆弱性可能是表征压缩的副产物，而非学习过程或输入特征本身的缺陷。 【速读】： 该论文旨在解决大语言模型（Large Language Model, LLM）驱动的网页代理（web agents）在Web自动化任务中面临的成本-性能权衡问题。 由于网页代理的提示（prompt）通常包含目标、动作历史和环境状态等复杂信息，导致LLM集成性能下降，且运行成本较高。 解决方案的关键在于提出WebRouter，一个基于信息论训练的查询特定路由器，其核心创新是引入一种成本感知的变分信息瓶颈（cost-aware Variational Information Bottleneck, [[https://www.blackcurve.com/casino-non-gamstop/reviews/vipzino/ 肛交色情]] ca-VIB）目标函数，该函数在学习输入提示压缩表示的同时，显式惩罚预期操作成本，从而实现高效且低成本的决策路径选择。
---
---
---
Bilgin等[12]在平面环境和VR环境中设计了低唤醒和高唤醒两个情绪激发环境，通过记录和对比被试者的EEG信号，发现VR环境下δ、θ、α和β频段脑电能量都显著高于平面环境，他们得出结论，相较于传统的平面显示，VR更能激发和调节被试者的情绪。 Kweon等[13]为被试者在平面和VR环境中播放体育、新闻和广告视频，发现在VR环境中被试者的脑电β波震荡更高，节奏快、动态性强的视频更有可能显示出较大的β波震荡；相较于传统平面，VR技术可以更加生动地传达兴奋和活泼的情感。 在虚拟现实（VR）环境中展示全景电影有两种模式，非立体视觉模式（2D）和立体视觉模式（3D），这两种不同的连续播放模式对情绪唤醒的激活效果是否存在差异以及相关的神经活动特性尚未得到充分的研究。 本文通过设计认知心理学实验，分析同步采集的头皮脑电信号，对比研究了VR-2D和VR-3D视觉模式对情绪唤醒的影响，并利用支持向量机验证VR-2D与VR-3D模式神经生理特征的差异。 结果发现，VR-3D影片诱发出的脑电能量显著高于VR-2D影片（主要体现在α和β活动上），VR-3D模式下显著提高的β波能量表明立体视觉带来了更强烈的大脑皮层活动，可能引发了被试者更高的唤醒度；与此同时，大脑枕区更强烈的α活动也暗示着VR-3D影片可能引发了更高的视觉疲劳度。
---
---
---
使用虚拟现实设备的人能够四处观察、移动，并与其他的虚拟功能或物品进行互动。 通常情况下，这种效果是通过头戴式显示器创建的，该头盔包含一个戴在使用者眼前的萤幕，但也可以通过拥有多个大萤幕的特殊设计房间实现。 虚拟现实通常包括听觉反馈（英语：Auditory_feedback）和视觉反馈（英语：Video_feedback），同时也可以通过振动反馈提供其他感觉和力的反馈。 由SVM分类识别的结果可知，颞区、额区和枕区对VR-2D和VR-3D两种视觉模式的脑电信号差异识别准确率较高，分类效果较好。 枕区和颞区是简单视觉特征和运动特征提取区[25-26]，分类识别结果表明被试者在VR环境中处理2D与3D视觉信号时能够引发大脑皮层枕叶和颞叶活动的差异，能够较为准确地分辨VR影像的视觉模式，对3D影像的识别与特征的提取具备敏感性。 额区的高分类准确率表明在高级认知区域，VR-2D和VR-3D两种模式间的脑电信号活动表现出较大区别。 我们推测，在观看不同视觉模式的VR影片时，被试者会产生差异较大的高级认知活动，总体来说，β波段分类效果较好，观看VR-3D影片时，被试者的注意力更加集中。
---
---
---
本文利用神经电影学的研究方法发现脑电活动可以很好地反映不同观影模式对于观影者相关神经活动特性的影响，为今后进一步探索VR视角下的影像语言，为未来VR电影的拍摄方式和人的情绪研究提供了理论支撑。 【速读】：该论文旨在解决当前人工智能（AI）治理中因研究信息环境信号噪声比过低而导致的政策制定困境，即缺乏可靠、可复现的研究成果使得政策制定者难以形成对AI风险的共识，进而影响有效治理机制的建立。 其解决方案的关键在于推动AI研究领域采纳更严格的可复现性（reproducibility）指南，包括实施预注册（preregistration）、提升统计功效（statistical power）以及鼓励发表阴性结果（negative result publication），从而增强研究可信度，为政策制定提供坚实科学基础，使AI治理从被动反应转向更具前瞻性和一致性的制度安排。 那是在越南战争期间，我的工作几乎是确定如何将人类与先进机器进行交互。 事实上，这其中有很多复杂性，如果飞行员通过窗口观察，当它飞过三个维度空间时，你将用什么样的交互方式控制这台机器，这里有很多复杂性，也就是我试图解决的问题，即如何将这个人与这台机器连接起来，让我们能够穿越这个三维空间。
---
---
---
脑电活动在不同条件下会呈现出不同的区域特性，简单视觉特征检测在枕叶视皮层，而复杂的特征和运动的提取多存在于颞叶[25-26]，颞叶深沟中存在海马体，海马体在情绪加工和认知过程中起到重要作用[27]。 额叶区是高级认知功能中枢，研究表明复杂神经功能如知觉、思考、注意、反馈等高级活动一般存在于前额叶皮层和枕叶、顶叶、额叶皮层之间的联络区。 其中，参与情绪活动的脑区包括杏仁核、基底神经节、前额皮层、扣带回皮层和顶叶皮层[28-31]。 本次实验的结果表明，在β波段枕区和颞区能对VR-3D和VR-2D的影像体现区分和差异，我们推断这是由于人眼对立体模式的敏感性导致人脑处理视觉信号时在枕区和颞区出现不同的脑电能量。 除此之外，在高频β波段，被试者的额区也能对VR-3D和VR-2D的影像产生不同的反馈，立体视觉模式下额区脑电信号能量显著上升。 研究表明，相较于非立体影片，立体影片具有更高的感性现实主义，在观看3D影片时，观众注意力会更加集中，不容易分心[32]。 Tan等[33]认为，感知现实主义和情绪之间存在双向关系，同时，情绪也受到了吸引力和关注的调控。 也就是说，当画面呈现的内容现实感更强、引发更多关注时，可能会带来更为强烈的情绪。 额区主要负责高级认知，额叶脑电活动可以反映人对于情绪活动做出反馈的能力以及调节注意力的能力[34]，我们因此推断导致额区出现差异趋势的原因主要是被试者在观看不同模式影片时产生了注意力的变化，在观看VR-3D影片时注意力更加集中，引发了立体视觉模式下被试者额区的活跃。 在立体视觉模式下观看影片，可以提高观看者的注意力，有助于激发观看者更多的思考以及对情节、内容的理解。
---
---
---
解决方案的关键在于提出一种名为"话语关系下的补全任务"（Completion under Discourse Relation, CuDR）的新任务，并构建一个专为激活修补（activation patching）设计的最小对比对语料库，从而实现对这些稀疏电路的高效发现与验证。 实验表明，仅约0.2%参数量的稀疏电路即可恢复基于PDTB的数据集上的话语理解能力，并且能泛化到RST和SDRT等未见话语框架，进一步分析显示低层捕捉词汇语义和指代消解等语言特征，而高层则编码话语层面的抽象信息。 【速读】： 该论文旨在解决大语言模型（Large Language Models, LLMs）在长文本理解与生成过程中因KV缓存（Key-Value Cache）内存占用过大而导致的资源受限环境部署难题。
---
---
---

---