EPFL（洛桑联邦理工学院） - arXivDaily 高校专区

2608.13482 2026-08-14 cs.LG cs.AI cs.CL 新提交

Synthetic Persona Pretraining: Alignment from Token Zero

合成角色预训练：从零开始的对齐

Julian Minder, Viktor Moskvoretskii, Raghav Singhal, Difan Jiao, Andy Arditi, Shaobo Cui, Yiderigun Borjigin, Kartik Bali, Stefan Krsteski, Harsh Raj, Huu Nguyen, Jannik Brinkmann, Ashton Anderson, Roland Aydin, Robert West

机构 * EPFL（洛桑联邦理工学院）； University of Toronto（多伦多大学）； Northeastern University（东北大学）； SJTU（上海交通大学）； Saarland University（萨尔大学）； Hereon（亥姆霍兹极地与海洋研究中心）； TUHH（汉堡工业大学）； Ontocord AI（Ontocord人工智能公司）； TUC（德累斯顿工业大学）； DFKI（德国人工智能研究中心）

AI总结该研究提出合成角色预训练（SPP），在预训练token零阶段植入助手角色，通过标注反思、预训练及角色绑定，提升模型价值构成遵循度与鲁棒性，降低对齐错误率，证明预训练时角色干预是对齐的有效方法。

2608.12997 2026-08-14 cs.CV 新提交

PixSDS: Why Latent SDS Makes Noisy Pixels

PixSDS：潜在SDS为何会产生带噪像素

Vsevolod Skorokhodov

机构 * EPFL（洛桑联邦理工学院）

AI总结针对潜在SDS生成3D时的像素漂移问题，提出轻量级VAE一致性梯度修复方法PixSDS，减少结构化伪影并保留语义内容。

2608.13335 2026-08-14 cs.LG cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech 新提交

Neural Quadratic Forms: A Unified Minimal Model for Sudden Learning and Scaling Laws

神经二次型：用于突发学习与标度律的统一最小模型

Liu Ziyin, Yizhou Xu, Tomaso Poggio, Isaac Chuang

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院）

AI总结该研究提出神经二次型模型，统一描述感知机等多种架构的突发学习与标度律，通过对称性推导其训练动力学为洛特卡-沃尔泰拉方程，经数值验证符合相关行为。