University of Edinburgh（爱丁堡大学）

2606.13201 2026-06-12 cs.AI 新提交

A Minimal Model of Bounded Trade-Off Screening in Multi-Attribute Choice

多属性选择中有限权衡筛选的最小模型

Manisha Dubey, Anirban Sarkar, Subramanian Ramamoorthy

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh, UK（英国爱丁堡大学信息学院）； Cold Spring Harbor Laboratory, USA（美国冷泉港实验室）

AI总结提出有限权衡推理框架，通过引入权衡容忍参数模拟筛选过程，产生不同于标准效用模型的偏好模式，解释多属性选择中的情境依赖行为。

Comments 3 pages, 1 figure, accepted as extended abstract at Annual Conference on Cognitive Computational Neuroscience 2026

2606.12594 2026-06-12 cs.AI 新提交

Pythagoras-Prover: Advancing Efficient Formal Proving via Augmented Lean Formalisation

Pythagoras-Prover: 通过增强型Lean形式化推进高效形式化证明

Joshua Ong Jun Leang, Zheng Zhao, Mihaela Cătălina Stoian, Qiyuan Xu, Haonan Li, Wenda Li, Shay B. Cohen, Eleonora Giunchiglia

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院）； University of Edinburgh（爱丁堡大学）； Nanyang Technological University（南洋理工大学）； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）

AI总结提出Pythagoras-Prover系列，包括自回归和扩散模型，通过课程SFT、动态过滤和增强型Lean形式化（ALF）扩展验证数据，在MiniF2F-Test上以更少参数超越DeepSeek-Prover-V2。

Comments Pythagoras-Prover: Technical Report

2505.04021 2026-06-12 cs.DC cs.AI cs.LG cs.PF 版本更新

Prism: Cost-Efficient Multi-LLM Serving via GPU Memory Ballooning

Prism: 通过GPU内存气球实现经济高效的多LLM服务

Shan Yu, Yifan Qiao, Mingyuan Ma, Yangmin Li, Shuo Yang, Xinyuan Tong, Yang Wang, Zhiqiang Xie, Yuwei An, Shiyi Cao, Ke Bao, Deepak Vij, Xiaoning Ding, Yichen Wang, Qingda Lu, Zhong Wang, Gao Gao, Harry Xu, Junyi Shu, Jiarong Xing, Ying Sheng

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校）； UC Berkeley（伯克利加州大学）； Harvard University（哈佛大学）； CMU（卡内基梅隆大学）； University of Edinburgh（爱丁堡大学）； Intel（英特尔）； Stanford University（斯坦福大学）； LMSYS（灵州市系统实验室）； ByteDance（字节跳动）； Alibaba Cloud（阿里云）； Tsinghua University（清华大学）； Novita AI ； Rice University（里士满大学）

AI总结针对多LLM服务中资源效率低下的问题，提出基于内存气球的内存中心化LLM协同服务框架Prism，统一空间与时间共享，已在10K+ GPU生产环境部署。

Comments OSDI'26