本文通过PRISMA指南，从跨学科的法学和人机交互（HCI）视角，系统性地回顾了关于暗模式（dark patterns）监管的讨论。暗模式是指在线界面中用于操纵用户决策过程的设计技巧，引起了公众的关注。然而，关于暗模式的监管研究仍然不发达且分散，特别是在学者对概念、监管范式和解决方案的看法方面。本文分析了65项研究，总结了法律学者对暗模式研究的独特趋势和特征，识别了五个根本问题和三重层次的伤害。本文批评了当前法规在解决暗模式问题上的不足，并批判性地审查了现有的解决方案，包括法律原则的范式转变、现有框架的改进、技术设计嵌入的解决方案以及设计实践的责任措施。研究还讨论了有效暗模式监管的当前障碍，并探讨了有前景的监管解决方案。
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本文探讨了在模型不确定性下如何设计额外奖励以引导多智能体系统向期望策略发展的问题。通过引入基于模型的非情节强化学习框架，本文重点关注学习依赖历史的引导策略以处理智能体学习动态的固有模型不确定性。文章提出了一种新的目标函数，旨在以合理的成本实现良好的引导结果，并从理论上确定了引导策略存在的条件。此外，文章还提供了近似解决目标函数的经验算法，并通过实证评估展示了算法的有效性。
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本文由Blaž Škrlj等人撰写，详细介绍了一种基于CPU的深度场感知分解机（Deep FFMs）的实现及其在多数据中心规模上的部署。该研究主要针对点击率预测问题，通过一系列优化技术，实现了每秒超过3亿次预测的高性能。论文中提出的解决方案包括模型搜索、在线模型训练、存储、传输和服务的优化，以及一种新的权重量化方法，显著减少了数据中心间权重传输的带宽需求。此外，该研究还将相关技术和引擎开源，以促进机器学习社区的发展。
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本文介绍了一种名为“跨语言多跳知识编辑”的新范式，旨在评估和分析不同最先进（SoTA）知识编辑技术在跨语言环境中的性能。文章提出了一个并行的跨语言基准测试CROLIN-MQUAKE，用于测量知识编辑能力，并发现跨语言设置与以英语为中心的设置之间存在显著的性能差距。为了解决这一问题，文章提出了一种改进的系统CLEVER-CKE，该系统基于检索、验证和生成知识编辑框架，通过引入语言感知和基于硬负样本的对比目标，提高了跨语言和细粒度事实检索与验证过程的性能。实验结果显示，CLEVER-CKE在多个大型语言模型（LLMs）、八种语言和两个数据集上的性能比先前方法提高了多达30%。
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本文探讨了在计算机视觉中，基于情境学习（In-Context Learning, ICL）的图像分割任务中，如何改进视觉提示的选择策略。传统的图像分割模型通常依赖于密集的标注数据和简单的相似度排序来选择上下文示例，这种方法忽略了视觉提示的多样性和其在引导分割中的重要作用。本文提出了一种新的逐步上下文搜索方法（SCS），通过构建一个小而丰富的候选池和自适应搜索模块，有效地减少了标注成本并提高了分割性能。实验证明，该方法在多个数据集上达到了最先进的性能。
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本文提出了一种从进化角度预测技术发展的有效方法。产品进化是技术进化和市场选择的结果。主导设计的形成决定了技术发展的轨迹。如何预测未来的主导设计已成为技术预测和新产品开发的关键问题。我们定义了主导产品，并结合产品进化理论，使用机器学习方法构建了一个全连接的系统发育网络数据集，以有效预测未来的主导设计。
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本文探讨了一个新的任务：冷启动假新闻检测，旨在在没有传播数据的情况下检测仅包含内容的样本。传统的假新闻检测方法依赖于从内容和传播树中提取有效的语义和结构特征，但在实际应用中，特别是在缺乏传播数据的情况下，这些方法的性能会显著下降。为了解决这一问题，本文提出了一种简单而有效的结构对抗网络（SAN）框架，该框架能够从现有的传播中学习可转移的特征，以增强对仅包含内容的样本的检测能力。通过在三个数据集上进行定性和定量实验，结果显示了新任务的挑战性和SAN框架的有效性。
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本文探讨了在临床实体和关系抽取任务中，如何通过结合统一医学语言系统（UMLS）知识库与生成预训练转换器（GPT）模型，提高文档级抽取的准确性。传统的GPT模型虽然在上下文理解方面表现出色，但在识别特定医学概念时存在局限。本文提出的框架通过将UMLS概念与文本结合，生成指导性提示，从而优化GPT模型在医学文本中的实体和关系抽取能力。实验结果表明，该方法在临床实体和关系抽取任务中显著优于传统方法和基于检索增强生成（RAG）的技术。
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本文探讨了深度神经网络（DNNs）中的偏差和虚假相关性导致的快捷学习问题，特别是在分布外（OOD）泛化方面。传统的解决方法通常需要在训练过程中使用无偏数据或进行超参数调整以对抗快捷学习。本文提出了一种新的方法——解释蒸馏（Explanation Distillation），该方法不依赖于无偏数据，允许任意大小的学生网络学习无偏教师网络（如视觉-语言模型或处理去偏图像的网络）的决策原因。实验结果表明，仅通过解释（例如通过层相关传播LRP）蒸馏训练的神经网络能够高度抵抗快捷学习，超越了组不变学习、解释背景最小化和替代蒸馏技术。在COLOURED MNIST数据集中，LRP蒸馏达到了98.2%的OOD准确率，而深度特征蒸馏和IRM分别达到了92.1%和60.2%。在COCO-on-Places数据集中，LRP蒸馏在分布内和OOD准确率之间的不良泛化差距仅为4.4%，而其他两种技术的差距分别为15.1%和52.1%。
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本文探讨了在强化学习中，课程学习与触觉信息在物体操控任务中的影响。研究使用无模型的强化学习方法，比较了不同课程和两种触觉信息模式（无触觉与3D力传感）在模拟的三指机器人手上提升和旋转球体的效果。研究发现，课程的选择对学习效果有显著影响，而触觉信息的缺失并不一定会阻碍学习，这一发现挑战了传统上认为触觉信息对于灵巧操作任务必要的假设。此外，研究还展示了学习方法的通用性，能够适应不同重量和大小的球体。
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