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Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

2026-07-07 至 2026-07-07 共收录 6
2605.08678 2026-07-07 cs.LG 版本更新

MLS-Bench: A Holistic and Rigorous Assessment of AI Systems on Building Better AI

MLS-Bench:对构建更好AI的AI系统的全面且严格评估

Bohan Lyu, Yucheng Yang, Siqiao Huang, Jiaru Zhang, Qixin Xu, Xinghan Li, Xinyang Han, Yicheng Zhang, Huaqing Zhang, Runhan Huang, Kaicheng Yang, Zitao Chen, Wentao Guo, Junlin Yang, Xinyue Ai, Wenhao Chai, Yadi Cao, Ziran Yang, Kun Wang, Dapeng Jiang, Huan-ang Gao, Shange Tang, Chengshuai Shi, Simon S. Du, Max Simchowitz, Jiantao Jiao, Dawn Song, Chi Jin

机构 * UC Berkeley(伯克利大学) Princeton University(普林斯顿大学) Tsinghua University(清华大学) University of Washington(华盛顿大学) Purdue University(Purdue 大学) Harvard University(哈佛大学) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) UC San Diego(圣地亚哥大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

AI总结 提出MLS-Bench基准,包含12个领域140个任务,评估AI系统能否发明通用且可扩展的机器学习方法,发现当前智能体在方法发明上仍远逊于人类,瓶颈在于科学洞察而非单纯搜索或计算。

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2604.15579 2026-07-07 cs.SE cs.AI cs.CR 版本更新

Don't Make Models Guess Security and Safety: Symbolic Guardrails for Domain-Specific AI Agents

领域特定智能体的符号护栏:在不牺牲效用的情况下提供更强的安全性和安全性保证

Yining Hong, Yining She, Eunsuk Kang, Christopher S. Timperley, Christian Kästner

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

AI总结 本文研究了符号护栏在提高AI智能体安全性和安全性方面的有效性,通过系统回顾80个最新基准测试,发现74%的政策要求可通过符号护栏实现,从而在不牺牲效用的情况下提升安全性和安全性。

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2604.15267 2026-07-07 cs.GT cs.AI cs.CL cs.CY cs.MA 版本更新

CoopEval: Benchmarking Cooperation-Sustaining Mechanisms and LLM Agents in Social Dilemmas

CoopEval:社会困境中合作维持机制与LLM代理的基准测试

Emanuel Tewolde, Xiao Zhang, David Guzman Piedrahita, Vincent Conitzer, Zhijing Jin

机构 * Carnegie Mellon University Foundations of Cooperative AI Lab (FOCAL) Jinesis Lab, University of Toronto \& Vector Institute ETH Z\" u rich Max Planck Institute for Intelligent Systems, T\" u bingen, Germany

AI总结 研究探讨了社会困境中合作维持机制与LLM代理的交互效果,发现重复游戏和声誉系统最有效,但合作效果随对手变化而下降,且在进化压力下更有效。

Comments Published paper at the International Conference on Machine Learning (ICML) 2026. 65 pages, 38 Figures, 8 Tables, 17 Listings

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2511.13103 2026-07-07 cs.LG cs.MA cs.SY eess.SY 版本更新

Transformer-Based Multi-Agent Reinforcement Learning for Networked Systems with Long-Range Interactions

基于Transformer的具有长程交互的网络系统多智能体强化学习

Vidur Sinha, Muhammed Ustaomeroglu, Guannan Qu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University(电气与计算机工程系,卡内基梅隆大学)

AI总结 研究针对现有多智能体强化学习在处理长程交互及网络泛化性上的局限,提出均值场稳定性分析等,贡献了基于Transformer的STACCA框架,提升了在相关网络控制任务中的性能与泛化性。

Comments 12 pages, 9 figures

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2510.00566 2026-07-07 cs.LG cs.AI cs.DB 版本更新

Panorama: Fast-Track Nearest Neighbors

全景图:快速跟踪最近邻

Vansh Ramani, Alexis Schlomer, Akash Nayar, Sayan Ranu, Jignesh M. Patel, Panagiotis Karras

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) IIT Delhi(德里印度理工学院) UCPH(乌兹堡大学) Indian Institute of Technology Delhi(德里印度理工学院) University of Copenhagen(哥本哈根大学)

AI总结 针对高维神经嵌入的近似最近邻搜索,提出PANORAMA技术,利用嵌入固有频谱衰减加速验证,通过PCA压缩信号能量,增量评估候选距离,解决与乘积量化假设冲突问题,在FAISS库中优化,实现加速。

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2508.02641 2026-07-07 physics.chem-ph cs.LG 版本更新

FastCSP: Accelerated Molecular Crystal Structure Prediction with Universal Model for Atoms

FastCSP:基于原子通用模型的加速分子晶体结构预测

Vahe Gharakhanyan, Yi Yang, Luis Barroso-Luque, Daniel S. Levine, Sushree Jagriti Sahoo, Brandon M. Wood, Kyle Michel, Muhammed Shuaibi, Gregory J. O. Beran, Viachaslau Bernat, Misko Dzamba, Xiang Fu, Meng Gao, Xingyu Liu, Benjamin K. Miller, Keian Noori, Lafe J. Purvis, Tingling Rao, Ammar Rizvi, Matt Uyttendaele, Andrew J. Ouderkirk, Chiara Daraio, C. Lawrence Zitnick, Arman Boromand, Noa Marom, Zachary W. Ulissi, Anuroop Sriram

机构 * Fundamental AI Research at Meta(Meta 基础人工智能研究) Department of Materials Science and Engineering, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学材料科学与工程系) Department of Chemistry, University of California Riverside(加州大学河滨分校化学系) Reality Labs Research at Meta(Meta 现实实验室研究) Department of Physics, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学物理系) Department of Chemistry, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学化学系)

AI总结 研究分子晶体结构预测难题,提出FastCSP工作流程,由预训练通用机器学习原子间势驱动,无需特定系统微调或DFT计算,能可靠恢复已知结构,降低计算成本。

Comments 32 pages, 10 figures, 32 pages supplementary information. Code available at https://github.com/facebookresearch/fairchem/tree/main/src/fairchem/applications/fastcsp

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