HiLRP: Toward One Trustworthy Explanation for Vision Transformer: Conservation-Valid Attribution via Attention Primitives
本文提出HiLRP方法，通过分解注意力和分辨率降低操作为四种类型，统一解释不同架构的Vision Transformer，解决了现有归因方法在多样性ViT上的不适用问题。
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Representative Papers
Stress-testing university AI governance: A prospective method for locating policy breakpoints
本文通过开发一种新的方法IAGST，来检测大学AI治理政策在面对不断提升的AI能力时的断裂点，以解决现有政策无法应对新形式AI代理问题。
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Reclaiming Epistemic Agency: A Critical Framework for Human-Generative AI Co-Agency in Education
本文探讨了生成式AI在教育中重新分配知识权威的问题，通过引入生态共能框架来解决权力、数据所有权和责任的公平分配问题。
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NeoTriFuse: Reliability-Aware Multimodal Fusion under Missingness Heterogeneity for Neonatal Mortality Risk Prediction
针对新生儿死亡风险预测中数据缺失异质性问题，提出NeoTriFuse框架，通过可靠性感知的多模态融合方法提高预测准确性。
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Subgraph Filtering for Fair Graph Neural Networks
为解决图神经网络中的不公平问题，SF-GNN通过识别并过滤具有偏见倾向的边来控制局部结构路径上的信息传播，同时保持预测性能。
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针对新生儿死亡风险预测中数据缺失异质性问题，提出NeoTriFuse框架，通过可靠性感知的多模态融合方法提高预测准确性。
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为解决图神经网络中的不公平问题，SF-GNN通过识别并过滤具有偏见倾向的边来控制局部结构路径上的信息传播，同时保持预测性能。
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