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Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

2026-07-20 至 2026-07-20 共收录 5
2607.15565 2026-07-20 cs.CV cs.AI cs.LG eess.IV 新提交

Ask Twice, Look Twice: Prompt Echoing Resolves the Question-First Paradox in Vision-Language Models

问两次,看两次:提示回声解决视觉语言模型中的问题优先悖论

Rakshanda Hassan Abhinandan, John Galeotti, Deva Ramanan, Gautam Rajendrakumar Gare

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

AI总结 研究视觉语言模型中问题优先提示的悖论,发现问题前置虽能引导感知但后续答案生成阶段难关注到问题。提出问题回声方法,即在图像两侧重复问题,解决了悖论,在多基准测试中表现出色且无需训练等。

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2607.15532 2026-07-20 cs.AI math.OC 新提交

Logic, Optimization, and Artificial Intelligence

逻辑、优化与人工智能

J. N. Hooker

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

AI总结 探讨逻辑与优化结合对基于规则的人工智能的贡献,综述二者合作的多个领域,介绍利用决策图等计算投影、用最优性后分析增强透明度及优化在相关编程中的作用,并指出未来研究方向。

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2606.20155 2026-07-20 cs.CV cs.CL 版本更新

NAMESAKES: Probing Identity Memorization in Text-to-Image Models

NAMESAKES: 探究文本到图像模型中的身份记忆

Morris Alper, Vasudha Varadarajan, Moran Yanuka, Angelina Wang, Hadar Averbuch-Elor

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Tel Aviv University(特拉维夫大学) Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 提出一种黑盒行为探针,无需参考照片或训练数据,即可区分文本到图像模型生成的图像是记忆还是虚构,并在NAMESAKES数据集上验证其有效性。

Comments Project page: https://namesakes-web.github.io

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2603.03751 2026-07-20 cs.RO cs.AI 版本更新

Interaction-Aware Whole-Body Control for Compliant Object Transport

具有交互意识的全身控制用于柔顺物体运输

Hao Zhang, Yves Tseng, Ding Zhao, H. Eric Tseng

机构 * Department of Electrical Engineering, the University of Texas at Arlington(电气工程系,德克萨斯大学阿灵顿分校) Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University(机械工程系,卡内基梅隆大学)

AI总结 本文提出了一种生物启发式的交互导向全身控制方法,通过分离上身交互执行与下身支撑控制,实现稳定且灵活的柔顺物体运输。

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2510.01475 2026-07-20 eess.SY cs.LG cs.SY 版本更新

Comparative Field Deployment of Reinforcement Learning and Model Predictive Control for Residential HVAC

强化学习与模型预测控制在住宅暖通空调中的现场对比部署

Ozan Baris Mulayim, Elias N. Pergantis, Levi D. Reyes Premer, Bingqing Chen, Guannan Qu, Kevin J. Kircher, Mario Bergés

机构 * College of Engineering, Carnegie Mellon University, 5000 Forbes Ave, Pittsburgh, PA 15213, USA Wilton E. Scott Institute for Energy Innovation, Carnegie Mellon University, 5000 Forbes Ave, Pittsburgh, PA 15213, USA Center for High Performance Buildings, Purdue University, 177 S Russell St, West Lafayette, IN 47907, USA Trane Technologies, Residential R\&D Group, 6200 Troup Hwy, Tyler, TX 75707, USA Bosch Center for Artificial Intelligence

AI总结 研究对比强化学习与模型预测控制应用于住宅暖通空调的情况,通过在寒冷气候住宅中各部署一个月,对比两者节能效果、居住者舒适度及数据需求等,发现RL节能略优、部署工作量少但面临初始化等困难。

Comments 26 pages, 9 figures, 5 tables. Under review for Applied Energy

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