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Cornell University(康奈尔大学)

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2604.05150 2026-08-03 cs.SE cs.AI 版本更新

Compiled AI: Deterministic Code Generation for LLM-Based Workflow Automation

编译AI:基于LLM的工作流自动化确定性代码生成

Geert Trooskens, Aaron Karlsberg, Anmol Sharma, Lamara De Brouwer, Max Van Puyvelde, Matthew Young, John Thickstun, Gil Alterovitz, Walter A. De Brouwer

机构 * XY.AI Labs, Palo Alto, CA(XY.AI实验室,帕洛阿尔托) Stanford University School of Medicine, Stanford, CA(斯坦福大学医学院,斯坦福) Cornell University, Department of Computer Science, Ithaca, NY(康奈尔大学计算机科学系,伊萨卡) Brigham and Women’s Hospital / Harvard Medical School, Boston, MA(布莱根妇女医院/哈佛医学院,波士顿)

AI总结 本文研究编译AI,一种大语言模型在编译阶段生成可执行代码,随后工作流确定性执行的范式。重点探讨其在高风险企业工作流中的应用,尤其在医疗领域,强调可靠性与可审计性。

Comments 14 pages, 2 figures, 3 tables

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2607.25933 2026-07-29 cs.CL cs.AI 新提交

Evaluating Multi-Turn Multimodal Diagnostic Reasoning on Challenging Real-World Clinical Cases

评估具有挑战性的真实世界临床病例中的多轮多模态诊断推理

Rui Yang, Weihao Xuan, Yi Lin, Zhuhan Bao, Jonathan Chong Kai Liew, Matthew Yu Heng Wong, Nicolás Lescano, Nikita R. Paripati, Emily Ling-Lin Pai, Jiarui Liu, Heli Qi, Heng-Jui Chang, Benny Kai Guo Loo, Huitao Li, Kunyu Yu, Yufan Wang, Chuan Hong, Shijian Lu, Douglas Teodoro, Naoto Yokoya, Ross Koppel, Mona Diab, Hua Xu, David W. Bates, Nan Liu, Yifan Peng

机构 * Center for Biomedical Data Science, Duke-NUS Medical School(生物医学数据科学中心,杜克 - 新加坡国立大学医学院) Duke-NUS AI + Medical Sciences Initiative, Duke-NUS Medical School(杜克 - 新加坡国立大学人工智能与医学科学计划,杜克 - 新加坡国立大学医学院) Department of Population Health Sciences, Weill Cornell Medicine(人口健康科学系,威尔康奈尔医学院) System Engineering, College of Engineering, Cornell University(系统工程,康奈尔大学工程学院) Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo(前沿科学研究生院,东京大学) RIKEN Center for Advanced Intelligence Project(理化学研究所先进智能项目中心) Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke University(生物统计学与生物信息学系,杜克大学) Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania(佩雷尔曼医学院,宾夕法尼亚大学) School of Clinical Medicine, University of Cambridge(临床医学学院,剑桥大学) Hospital of the University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学医院) Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP)(费城儿童医院) Department of Anatomic Pathology and Laboratory Medicine, Hospital of the University of Pennsylvania(解剖病理学与检验医学系,宾夕法尼亚大学医院) Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of California, San Francisco(病理学与检验医学系,加州大学旧金山分校) Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University(语言技术研究所,卡内基梅隆大学)

AI总结 研究针对现有多模态大语言模型评估难以捕捉现实临床诊断复杂性的问题,开发ClinMM-Bench基准,用两级框架评估15个模型,发现专有模型诊断准确性最高,但各模型完全正确诊断比例有限,当前模型诊断推理有局限并明确了失败模式。

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2607.25014 2026-07-29 cs.CV stat.ML 新提交

Unifying Active Learning and Semi-Supervised Learning for Medical Image Segmentation

统一主动学习和半监督学习用于医学图像分割

Bahram Jafrasteh, Cheng Wan, Heejong Kim, Johannes C. Paetzold, Qingyu Zhao

机构 * Weill Cornell Medicine(威尔康乃尔医学院) Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 针对医学图像分割标注数据有限问题,提出RegAL统一框架,通过共享拓扑感知帕累托优化,结合样本获取与未标注数据利用,沿三个互补轴评估图像,在多数据集上于极端标注稀缺时表现稳定且优于基线。

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2508.05899 2026-07-29 cs.CV cs.GR 版本更新

HOLODECK 2.0: Vision-Language-Guided 3D World Generation with Editing

HOLODECK 2.0:基于视觉-语言的3D世界生成与编辑

Zixuan Bian, Ruohan Ren, Yue Yang, Chris Callison-Burch

机构 * University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 HOLODECK 2.0通过视觉-语言模型生成高质量3D场景并支持交互式编辑,提升游戏设计效率。

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2607.23976 2026-07-28 cs.CL cs.AI 新提交

Tag Questions and the Generational Reversal of Sycophancy Across 45 Language Models

标签问题与45种语言模型中谄媚现象的代际反转

Tapan Parikh

机构 * Cornell Tech(康奈尔科技)

AI总结 研究在语言模型决策问题中附加标签的效应,通过特定实验设置在45个模型上测量,发现效应范围广且随代际反转,定位了抗性来源,表明标签极性更关键,工具能从模型行为读出反谄媚训练情况。

Comments 18 pages, 4 figures. Data, code, and raw model replies: https://github.com/tap2k/modelun. Interactive explorer: https://tap2k.github.io/modelun/suggestibility/

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2607.22646 2026-07-28 cs.AI cs.LG 新提交

Extracting Algorithms in Pre-trained LLMs: A Case on Hidden Markov Models

从预训练语言模型中提取算法:以隐马尔可夫模型为例

Yijia Dai, Zhaolin Gao, Yahya Sattar, Jennifer J. Sun, Sarah Dean

机构 * Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 研究预训练语言模型从隐马尔可夫模型预测下一个观测值的能力背后算法,通过三阶段流程,先实证比较缩小候选算法范围,再推导理论联系并验证,最后引入主激活探针揭示低维线性表示及变化,将其上下文行为与内部机制联系起来。

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2607.12796 2026-07-28 cs.CL cs.AI cs.CY 版本更新

The One-Word Census: Answer-Choice Conformity Across 44 Language Models

单字普查:44种语言模型中的答案选择一致性

Tapan Parikh

机构 * Cornell Tech(康奈尔科技)

AI总结 研究44种语言模型在单字选择上的一致性,用31个单轮提示词刻画,通过答案选择惊讶度评分,发现一致性程度高但模型间有差异且有结构,还对比了与人类规范差异,所有数据公开。

Comments 19 pages, 5 figures. Data, prompts, and code: https://github.com/tap2k/modelun

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2604.20141 2026-07-28 cs.LG math.DS 版本更新

Fourier Weak SINDy: Spectral Test Function Selection for Robust Model Identification

傅里叶弱SINDy:用于鲁棒模型识别的频谱测试函数选择

Zhiheng Chen, Urban Fasel, Anastasia Bizyaeva

机构 * Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University(科尼尔大学机械与航空航天工程学院)

AI总结 本文提出一种基于弱形式稀疏方程学习和频谱密度估计的无导数方程学习方法,通过正交正弦测试函数提升鲁棒性和可解释性,有效识别混沌和超混沌ODE基准。

Comments Published in the proceedings of the 8th Annual Learning for Dynamics & Control Conference (L4DC 2026)

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2511.20859 2026-07-28 cs.GT cs.AI cs.MA econ.TH q-bio.PE

Computing Evolutionarily Stable Strategies in Multiplayer Games

多玩家博弈中进化稳定策略的计算

Sam Ganzfried

机构 * Ganzfried Research, Cornell University(甘兹弗里德研究,康奈尔大学)

AI总结 本文提出算法计算非退化正常形式游戏中多玩家的进化稳定策略,方法基于博弈论与人工智能的交叉应用。

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2607.21843 2026-07-27 stat.ML cs.LG 新提交

Simulation-Based Empirical Bayes

基于模拟的经验贝叶斯

Xinwei Shen, Diana Cai, Cheng Zhang, David M. Blei

机构 * Department of Statistics University of Washington(统计学系华盛顿大学) Department of Computer Science Cornell University(计算机科学系康奈尔大学) School of Mathematical Sciences and Center for Statistical Science Peking University(数学科学学院与统计科学中心北京大学) Departments of Computer Science and Statistics Columbia University(计算机科学与统计学系哥伦比亚大学)

AI总结 研究针对似然只能通过模拟器获得的情况开发经验贝叶斯方法,引入基于模拟的经验贝叶斯(SBEB),通过观测数据、模拟器样本和推断网络计算估计,迭代细化先验,经实验证明其比固定先验的SBI提高了准确性。

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2607.22012 2026-07-27 cs.LG 新提交

Cross-Domain Off-Policy Evaluation and Learning for Contextual Bandits

上下文博弈的跨域离策略评估与学习

Yuta Natsubori, Masataka Ushiku, Yuta Saito

机构 * Hakuhodo DY Holdings, Inc.(博报堂DY控股公司) Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 研究上下文博弈中离策略评估与学习问题,提出跨域OPE/L新设置,可利用目标域和其他域日志数据,开发新估计器和策略梯度方法,有效解决现有方法面临的挑战,增强离策略评估与学习能力。

Comments 21 pages, 10 figures, accepted to ICLR 2025

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2607.21635 2026-07-27 cs.LG 新提交

Toward User-Conditioned Evaluation of Personal LLM Agents under Temporal Interventions

面向时间干预下个人语言模型代理的用户条件评估

Pin Qian, Su Wang, Yihang Chen, Qiaolin Yu, Xiaoyuan Wang, Zhitong Guo, Zhicheng Wang, Junxian You

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Cornell University(康奈尔大学) University of Glasgow(格拉斯哥大学)

AI总结 研究个人语言模型代理在时间干预下的用户条件评估,提出需在不同用户条件状态下重放时间干预并测量故障传播的协议,形式化四个条件,审查发现无满足条件的公开协议,进而提出最小基准设计和候选报告指标。

Comments 9 pages, 2 figures, and 8 tables. Accepted for oral presentation at the ACM SIGKDD KDD 2026 Workshop on Personal Intelligence in the Agentic AI Era (PILA 2026)

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2601.12238 2026-07-27 stat.ML cs.LG math.OC 版本更新

On the Provable Suboptimality of Momentum SGD in Nonstationary Stochastic Optimization

关于动量SGD在非平稳随机优化中的可证明次优性的研究

Sharan Sahu, Cameron J. Hogan, Martin T. Wells

机构 * Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 本文研究了在强凸性和光滑性条件下,随机梯度下降及其动量变体(Polyak重球和Nesterov)在跟踪时间变化最优解时的性能,揭示了动量方法在分布偏移下导致的显式漂移放大惩罚,并证明了这种惩罚并非分析伪影,而是信息论障碍,为动量方法在动态环境中的经验不稳定性提供了理论依据。

Comments Accepted to ICML 2026. 76 pages, 5 figures, 4 tables

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2607.21592 2026-07-24 cs.CV 新提交

Unified Video Dense Prediction from Disjoint Data

从不相交数据进行统一视频密集预测

Yihong Sun, Seoung Wug Oh, Jiahui Huang, Bharath Hariharan, Joon-Young Lee

机构 * Adobe Research(Adobe 研究院) Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 研究旨在解决现有任务特定注释分散问题,提出统一视频模型UniD,从不相交特定领域数据集联合预测八个密集场景属性。通过简单蒸馏步骤,利用预训练扩散模型视觉先验弥合领域差距,性能优于特定任务专家和多任务基线,泛化能力强。

Comments ECCV 2026

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2607.20630 2026-07-24 cs.DB cs.AI cs.CL 新提交

Demonstrating GenDB: Instance-Optimized and Customized Query Processing Code Generation via LLM Agents

展示GenDB:通过大语言模型代理实现实例优化和定制化查询处理代码生成

Jiale Lao, Immanuel Trummer

机构 * Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 研究针对传统查询处理引擎扩展难题,提出GenDB生成式查询引擎,借助大语言模型代理生成代码。核心方法是通过LLM agents为特定场景生成优化代码,主要贡献是展示其工作流程、性能优势并提供用户探索平台。

Comments Accepted by VLDB 2026 (Demo)

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2604.16610 2026-07-24 stat.ML cs.LG 版本更新

Fairness Constraints in High-Dimensional Generalized Linear Models

高维广义线性模型中的公平性约束

Yixiao Lin, James Booth

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

AI总结 本文提出通过辅助特征推断敏感属性并将其融入模型训练,以缓解历史数据偏见,提升算法决策的公平性。

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2607.19743 2026-07-23 cs.CV 新提交

Efficient Tracking and Understanding Object Transformations

高效跟踪与理解对象变换

Yihong Sun, Bharath Hariharan

机构 * Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 研究如何高效跟踪与理解对象变换,提出FluxGraph方法,利用SAM2内部多掩码差异触发变换检测,无需跟踪视频所有实体,相比TubeletGraph速度大幅提升,在多个数据集上也有显著加速且性能良好。

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2607.20339 2026-07-23 cs.LG physics.comp-ph 新提交

Interval and fuzzy physics-augmented neural networks (iPANN and fPANN) for uncertainty quantification and propagation in constitutive modeling

用于本构模型中不确定性量化和传播的区间与模糊物理增强神经网络(iPANN和fPANN)

Somesh Pratap Singh, Govinda Anantha Padmanabha, Jingye Tan, Steven Yang, Reese E. Jones, D. Thomas Seidl, Nikolaos Bouklas

机构 * Cornell University(康奈尔大学) Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL)(洛桑联邦理工学院) Sandia National Laboratories(桑迪亚国家实验室) University of Southern California(南加州大学) Pasteur Labs(巴斯德实验室)

AI总结 针对本构模型不确定性量化与传播难题,提出iPANN和fPANN,通过学习自由能密度分支、编码机械约束及两阶段转移学习训练模型,在合成数据上评估,能包围应力观测值并传播不确定性,提供了相关有效途径。

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2607.14047 2026-07-23 cs.RO cs.HC cs.SY eess.SY 版本更新

Zero2Skill: Bootstrapping Robot Skills through Autonomous Data Collection, Training, and Deployment

PhysClaw-0:一种通过语言修正实现机器人自主的共生智能体系统

Boyuan Wang, Zhenyuan Zhang, Zhiqin Yang, Peijun Gu, Shuya Wang, Xiaofeng Wang, Xianghui Ze, Yifan Chang, Guosheng Zhao, Jiangnan Shao, Guan Huang, Hengyu Liu, Yonggang Zhang, Wei Xue, Chunyuan Guan, Chenglin Pu, Yike Guo, Xingang Wang, Zheng Zhu

机构 * GigaAI(字节跳动人工智能实验室) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) University of Leeds(利兹大学) Cornell University(康奈尔大学) Tsinghua University(清华大学) Nanjing University of Science and Technology(南京理工大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) FAWTD(一汽技术开发部)

AI总结 研究针对自主数据收集问题,提出PhysClaw-0共生智能体系统,通过跨轮保留和重用修正、自主收集验证等方式,在真实机器人测试中减少人力时间,提高成功率,并提升验证者与人类一致性。

Comments WebPage: https://open-gigaai.github.io/Zero2Skill

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2607.19300 2026-07-22 cs.AI cs.GT 新提交

LLM Detection as an Intervention: Downstream Impact under Strategic User Behavior

作为一种干预手段的大语言模型检测:战略用户行为下的下游影响

Meena Jagadeesan, Tatsunori Hashimoto, Jon Kleinberg

机构 * Stanford University(斯坦福大学) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 研究LLM检测对下游指标的影响,开发程式化模型捕捉用户策略行为。发现不完善的检测器会扭曲LLM使用及输出质量,导致用户增加使用量且输出质量可能降低,还呈现“先升后降”检测模式,揭示了检测干预的失效模式。

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2607.18476 2026-07-22 cs.CL cs.AI cs.LG 新提交

Structured Output Collapses Answer Diversity Across 44 Language Models

结构化输出会削弱44种语言模型的答案多样性

Tapan Parikh

机构 * Cornell Tech(康奈尔理工学院)

AI总结 研究语言模型在特定格式要求下答案多样性变化,通过对44个模型进行31个类别提示实验,发现结构化输出使答案收敛、多样性降低,存在寄存器梯度,揭示了模型对不同格式的响应差异及对答案多样性的影响。

Comments 12 pages, 1 figure. Companion to the One-Word Census (arXiv:2607.12796). Code, data, and interactive explorer: https://github.com/tap2k/modelun/tree/main/studies/structured

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2606.12442 2026-07-22 cs.CY cs.AI 版本更新

Reframing AI Loss of Control: What Control Is, How to Have It, How to Lose It

重新定义AI失控:它是什么,如何拥有,如何失去

Ze Shen Chin, Maurice Chiodo, Dennis Müller, Coleman Snell

机构 * Oxford Martin AI Governance Initiative AI Standards Lab(牛津马丁人工智能治理倡议人工智能标准实验室) Centre for the Study of Existential Risk, University of Cambridge(存在风险研究中心,剑桥大学) Institute of Mathematics Education, University of Cologne(数学教育研究所,科隆大学) Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 本文通过将控制锚定于“设定和获取目标”,建立控制的工作定义,探讨控制如何被失去、AI如何导致失控,并提出维持控制的建议。

Comments 64 pages

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2607.17120 2026-07-21 cs.CV 新提交

The generator is the tracker: Multi-object tracking by painting persistent identity colours

生成器即跟踪器:通过绘制持久身份颜色进行多目标跟踪

Haiyu Yang, Miel Hostens

机构 * Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 研究多目标跟踪问题,核心方法是用轻量级LoRA微调文本到视频扩散模型生成带持久身份颜色的视频,无需传统跟踪组件。主要贡献是在DanceTrack测试服务器上达到40.3 HOTA,有独特错误分布,颜色分配可在遮挡后重新识别身份。

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2603.16011 2026-07-21 cs.SE cs.AI cs.CL 版本更新

FormulaCode: Evaluating Agentic Optimization on Large Codebases

FormulaCode: 评估在大规模代码库上进行代理优化

Atharva Sehgal, James Hou, Akanksha Sarkar, Ishaan Mantripragada, Swarat Chaudhuri, Jennifer J. Sun, Yisong Yue

机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) California Institute of Technology(加州理工学院) Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 FormulaCode是一个评估大型真实代码库上代理优化能力的基准,包含957个从科学Python仓库挖掘出的性能瓶颈,配以专家撰写的补丁和平均264.6个社区维护的性能工作负载,揭示了前沿LLM代理在多目标优化上的重大挑战。

Comments ICML Camera Ready Version

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2505.12546 2026-07-21 cs.CL cs.CY cs.LG

Extracting memorized pieces of (copyrighted) books from open-weight language models

从开放式语言模型中提取记忆中的(受版权保护)书籍

A. Feder Cooper, Mark A. Lemley, Allison Casasola, Ahmed Ahmed, Aaron Gokaslan, Amy B. Cyphert, Christopher De Sa, Daniel E. Ho, Percy Liang

机构 * Stanford University(斯坦福大学) Yale University(耶鲁大学) Cornell University(康奈尔大学) West Virginia University(西弗吉尼亚大学)

AI总结 研究通过测量书籍在语言模型中的记忆程度,发现大多数模型不完整记忆书籍,但部分模型如Llama 3.1 70B能完整记忆某些书籍,对版权案件有重要影响。

Comments COLM 2026

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2512.10279 2026-07-21 cs.GT cs.AI cs.MA econ.TH q-bio.PE 版本更新

Computing Evolutionarily Stable Strategies in Imperfect-Information Games

不完全信息博弈中的进化稳定策略计算

Sam Ganzfried

机构 * Ganzfried Research, Cornell University(甘兹弗里德研究,康奈尔大学)

AI总结 提出一种算法计算对称完美回忆不完全信息扩展式博弈中的进化稳定策略,适用于两人及多人博弈,能处理退化与非退化情形,并具有任意时间特性。

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2509.23185 2026-07-21 cs.RO 版本更新

Physically-Feasible Reactive Synthesis for Terrain-Adaptive Locomotion

用于地形自适应运动的物理可行反应式合成

Ziyi Zhou, Qian Meng, Hadas Kress-Gazit, Ye Zhao

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 针对四足动物在动态变化地形的运动规划问题,提出综合规划框架,结合反应式合成与混合整数凸规划,采用符号修复机制,经实验验证该框架能识别缺失技能并在关键环境有效响应。

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2607.15528 2026-07-20 cs.LG cs.CR cs.DS 新提交

Publicly-Verifiable Certificates for Statistical Algorithms

统计算法的公开可验证证书

Michael Ngo, Michael P. Kim

机构 * MIT(麻省理工学院) Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 本文在Goldwasser等人的交互式学习证明框架基础上,定义公开可验证统计有效性证书(pvCSV),在自适应统计查询算法中构建pvCSV,认证k次自适应查询的SQ算法,样本复杂度为O(log k),并研究了SQ模型中的学习证明系统。

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2607.15832 2026-07-20 math.NA cs.LG cs.NA math.DS 新提交

A zero-one law for one-shot system identification

一次性系统识别的零一律

Nicolas Boullé, Diana Halikias, Samuel E. Otto, Alex Townsend

机构 * Imperial College London(帝国理工学院) New York University(纽约大学) Cornell University(康奈尔大学)

AI总结 研究一次性系统识别问题,通过规定字典项线性参数化解析系统,证明零一律,将问题简化为关于退化输入的问题,能从单轨迹数据恢复多种系统并检测额外探测需求。

Comments 8 pages, 2 figures

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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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