University of Edinburgh（爱丁堡大学）

OmniPhys: Knowledge-Graph-Driven Benchmarking and Collective Optimization for Physical Commonsense in Text-to-Image Generation

OmniPhys：文本到图像生成中物理常识的知识图谱驱动基准测试与集体优化

Yajing Xu, Yarong Lan, Jiaoyan Chen, Yichi Zhang, Jeff Z. Pan, Mingchen Tu, Zhizhen Liu, Wen Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 针对文本到图像模型常违反物理常识及现有基准测试不足等问题，引入基于物理知识图谱的OmniPhys基准测试，提出OmniPrompt迭代框架，经对12个模型评估，显著提升了物理一致性。

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From Training to Deployment: Post-Hoc Causal Feature Identification via Sensitivity Ratios

从训练到部署：通过灵敏度比率进行事后因果特征识别

Athanasios Vlontzos, Giorgos Papanastasiou, Bernhard Kainz, Sotirios Tsaftaris

机构 * Hologen AI（全息人工智能公司） ； Mathematics Research Centre Academy of Athens（雅典科学院数学研究中心） ； FAU Erlangen Nuremberg（埃尔朗根 - 纽伦堡大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 研究已训练模型所依赖因果与虚假特征的问题，提出归一化灵敏度比率（NSR）方法，在结构化转移情况下可事后诊断。在特定线性结构因果模型下能精确识别，刻画了失败情况及有限样本率，实验验证了该方法在多方面的有效性。

Entangled by Design: Spurious Intra-Variable Signal Routing in Tabular In-Context Learners

设计中的纠缠：表格上下文学习器中的虚假变量内信号路由

Athanasios Vlontzos, Giorgos Papanastasiou, Bernhard Kainz, Sotirios Tsaftaris

机构 * Hologen AI（全息人工智能公司） ； Mathematics Research Centre Academy of Athens（雅典科学院数学研究中心） ； FAU Erlangen Nuremberg（埃尔朗根 - 纽伦堡大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 研究表格上下文学习器中虚假变量内信号路由问题，证明岭回归上下文学习器下该路由不可避免，推导出相关特征。发现更大上下文会放大虚假路由，更具表现力模型更脆弱。引入两种轻量级缓解措施，有效减少虚假路由并提高因果敏感性。

Amortising Trajectory Optimisation for Residual MPC via Implicit Contact Differentiation

通过隐式接触微分实现用于残差MPC的摊销轨迹优化

Daniel Layeghi, Thomas Corbères, Calum Arnott, Aditya Kamireddypalli, Hashim Al-Obaidi, Steve Tonneau, Michael Mistry

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） 纠错

AI总结 研究针对残差MPC的轨迹优化问题，基于隐函数定理引入AD辅助隐式导数用于正则化平滑接触，避免求解器展开和复杂推导，还引入优化器蒸馏策略，相比标准iLQR显著提高了相关任务的成功率。

Comments Code available from https://github.com/calumarnott/mujoco