EPFL（洛桑联邦理工学院） - arXivDaily 高校专区

2605.00284 2026-05-04 cs.LG cs.NA math.NA stat.ML

A Dirac-Frenkel-Onsager principle: Instantaneous residual minimization with gauge momentum for nonlinear parametrizations of PDE solutions

Dirac-Frenkel-Onsager原理：利用规范动量的瞬时残差最小化用于非线性参数化PDE解

Matteo Raviola, Benjamin Peherstorfer

机构 * EPFL（瑞士洛桑联邦理工学院）； Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学Courant数学科学研究所）

AI总结本文提出基于Dirac-Frenkel原理的Onsager扩展，通过引入规范动量提升非线性参数化PDE解的时间稳定性与鲁棒性。

2605.00226 2026-05-04 cs.CL cs.AI cs.GT

为什么LLMs在战略博弈中表现不佳？观察、信念和行动之间的断裂链接

Jan Sobotka, Mustafa O. Karabag, Ufuk Topcu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）； EPFL（苏黎世联邦理工学院）

AI总结本文探讨了LLMs在不完全信息博弈中决策失败的原因，揭示了观察-信念和信念-行动之间的两大内在缺陷，通过实验验证了LLMs在多步推理中的信念不稳定性及行动转换的不足。

2503.06740 2026-05-04 cs.CV

扩散模型实际上是秘密的零样本3DGS和谐者

Vsevolod Skorokhodov, Nikita Durasov, Pascal Fua

机构 * Computer Vision Laboratory, EPFL（EPFL 计算机视觉实验室）

AI总结本文提出D3DR方法，通过扩散模型隐含理解场景光照，实现3DGS场景中物体的自然插入与光照修正，提升视图合成质量。