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California Institute of Technology(加州理工学院)

2026-03-09 至 2026-03-09 共收录 3
2602.10177 2026-03-09 cs.LG cs.AI cs.CL cs.CY

Towards Autonomous Mathematics Research

迈向自主数学研究

Tony Feng, Trieu H. Trinh, Garrett Bingham, Dawsen Hwang, Yuri Chervonyi, Junehyuk Jung, Joonkyung Lee, Carlo Pagano, Sang-hyun Kim, Federico Pasqualotto, Sergei Gukov, Jonathan N. Lee, Junsu Kim, Kaiying Hou, Golnaz Ghiasi, Yi Tay, YaGuang Li, Chenkai Kuang, Yuan Liu, Hanzhao Lin, Evan Zheran Liu, Nigamaa Nayakanti, Xiaomeng Yang, Heng-Tze Cheng, Demis Hassabis, Koray Kavukcuoglu, Quoc V. Le, Thang Luong

机构 * UC Berkeley(伯克利大学) Brown University(布朗大学) Yonsei University(延世大学) Concordia University(Concordia 大学) Korea Institute for Advanced Study(韩国高级研究院) UC San Diego(圣地亚哥大学) Caltech(加州理工学院)

AI总结 Aletheia是一个能够自主生成、验证和修订数学解决方案的代理,展示了AI在数学研究中的应用,包括生成研究论文和解决开放问题。

Comments 42 pages, updated with summary of FirstProof results. Accompanied blog post https://deepmind.google/blog/accelerating-mathematical-and-scientific-discovery-with-gemini-deep-think/

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2511.00814 2026-03-09 cs.RO cs.LG cs.SY eess.SY

Real-Time Learning of Predictive Dynamic Obstacle Models for Robotic Motion Planning

实时学习预测性动态障碍物模型用于机器人运动规划

Stella Kombo, Masih Haseli, Skylar X. Wei, Joel W. Burdick

机构 * Division of Engineering and Applied Science, California Institute of Technology(工程与应用科学分校,加州理工学院) Applied Intuition(应用直觉)

AI总结 本文提出一种实时学习动态障碍物预测模型的方法,通过改进的Hankel-DMD实现去噪和多步预测,适用于机器人运动规划。

Comments 10 pages, 6 figures, submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025

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2509.23405 2026-03-09 cs.LG

Planner Aware Path Learning in Diffusion Language Models Training

扩散语言模型训练中的规划感知路径学习

Fred Zhangzhi Peng, Zachary Bezemek, Jarrid Rector-Brooks, Shuibai Zhang, Anru R. Zhang, Michael Bronstein, Alexander Tong, Avishek Joey Bose

机构 * Duke University(杜克大学) Mila Université de Montréal(蒙特利尔大学) California Institute of Technology(加州理工学院) University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) University of Oxford(牛津大学) AITHYRA Imperial College London(伦敦帝国学院)

AI总结 本文提出PAPL,一种通过规划感知路径学习提升扩散语言模型训练与推理一致性的方法,实现跨领域性能提升。

Comments Camera ready version for ICLR2026

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