Cornell University（康奈尔大学）

Faster LLM Inference via Sequential Monte Carlo

通过序列蒙特卡洛方法加速大语言模型推理

Yahya Emara, Mauricio Barba da Costa, Chi-Chih Chang, Cameron Freer, Tim Vieira, Ryan Cotterell, Mohamed S. Abdelfattah

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Makora（马科拉） ； MIT（麻省理工学院） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文提出SMC-SD方法，通过重要性加权重采样替代传统拒绝采样，提升推理速度，实验证明在多个基准测试中保持高精度的同时，比推测解码和自回归解码分别快2.36倍和5.2倍。

CXR-LT 2026 Challenge: Multi-Center Long-Tailed and Zero Shot Chest X-ray Classification

CXR-LT 2026挑战：多中心长尾和零样本胸片分类

Hexin Dong, Yi Lin, Pengyu Zhou, Fengnian Zhao, Alan Clint Legasto, Juno Cho, Dohui Kim, Justin Namuk Kim, Mingeon Kim, Sunwoo Kwak, Gabriel Moyà-Alcover, Ky Trung Nguyen, Thanh-Huy Nguyen, Ha-Hieu Pham, Huy-Hieu Pham, Huy Le Pham, Nikhileswara Rao Sulake, Aina Tur-Serrano, Ruichi Zhang, Ang Zu, Adam E. Flanders, Zhiyong Lu, Ronald M. Summers, Mingquan Lin, Hao Chen, Yuzhe Yang, George Shih, Yifan Peng

机构 * Department of Population Health Sciences, Weill Cornell Medicine（韦尔·科恩医学中心流行病学与公共卫生科学系） ； Department of Radiology, Fuwai Hospital, National Center for Cardiovascular Diseases, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（中国医学科学院阜外医院心血管病国家中心放射科） ； Department of Radiology, West China School of Medicine, Sichuan University（四川大学西昌医学院放射科） ； Sichuan University Affiliated Chengdu Second People’s Hospital（四川大学附属成都第二人民医院） ； Department of Radiology, Weill Cornell Medicine（韦尔·科恩医学中心放射科） ； School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院电子工程学院） ； Gwangju Institute of Science and Technology（光州科学技术院） ； Department of Biomedical Engineering, Case Western Reserve University（凯斯西储大学生物医学工程系） ； School of Electrical and Computer Engineering, Cornell Tech（康奈尔科技学院电气与计算机工程系） ； Department of Mathematics and Computer Science, Universitat de les Illes Balears（巴利阿里大学数学与计算机科学系） ； School of Computer Science and Engineering, VNU-HCM International University（VNU-HCM国际大学计算机科学与工程系） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（越南国家大学河内市分校） ； School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学系） ； VNU-HCM University of Science, Ho Chi Minh City（VNU-HCM科技大学河内市分校） 纠错

AI总结 本文提出CXR-LT 2026挑战，通过多中心数据集和零样本任务，研究长尾分布和开放世界下的胸片分类问题，评估视觉语言模型在罕见疾病检测中的表现。

Comments 25 pages, 6 figures

Online Distributionally Robust LLM Alignment via Regression to Relative Reward

通过回归相对奖励实现在线分布鲁棒LLM对齐

Sharan Sahu, Martin T. Wells

机构 * Department of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 本文提出DRO-REBEL方法，通过类型-p Wasserstein、KL和χ²模糊集实现分布鲁棒优化，证明了在偏好转移下的参数误差界，并在多个基准测试中优于现有基线。

Comments 70 pages, 7 figures, 1 table