Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

MIRROR: Learning from the Other View for Multi-Modal Reasoning

MIRROR：从其他视角学习以进行多模态推理

Wen Ye, Yuxiao Qu, Aviral Kumar, Xuezhe Ma

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究视觉语言模型在几何问题多模态推理上的不足，构建ODA-Data数据集，提出模态感知互惠推理优化（MIRROR）方法，通过强化学习自我监督，提升多模态推理能力，在相关基准测试中表现更优。

Leaky Language Models: Stealing Architecture and Inference Optimizations via Per-Token Timing

泄漏语言模型：通过逐令牌计时窃取架构和推理优化

Sadegh Majidi, Niloofar Mireshghallah, Kazem Taram

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究通过LeakyLMs攻击从生产语言模型中窃取信息，利用令牌生成时间推断关键细节。核心方法是构建令牌生成时间模型，可针对推理优化和部署策略及恢复架构属性。主要贡献是能有效窃取模型、架构和部署信息，实验效果良好。

Zero-Shot Neural Priors for Generalizable Cross-Subject and Cross-Task EEG Decoding

零样本神经先验用于可泛化的跨被试和跨任务脑电解码

Baimam Boukar Jean Jacques, Brandone Fonya, Nchofon Tagha Ghogomu, Pauline Nyaboe, Kipngeno Koech

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

AI总结 针对脑电信号跨被试和跨任务泛化难题，提出零样本解码框架，采用渐进解冻策略微调Transformer，在大型数据集上实现优于基线的性能。

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