ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Prefix Parsing is Just Parsing

前缀解析只是解析

Clemente Pasti, Andreas Opedal, Timothy J. O'Donnell, Ryan Cotterell, Tim Vieira

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大 CIFAR 人工智能主席） ； Mila ； CHI-FRO 纠错

AI总结 本文提出通过前缀文法变换将前缀解析转化为普通解析，从而高效解决前缀解析问题，并引入基于算法微分的策略计算下一token权重向量，提供了一种简单、通用且高效的前缀解析框架。

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BioTrain: Sub-MB, Sub-50mW On-Device Fine-Tuning for Edge-AI on Biosignals

BioTrain: 亚兆字节、亚50毫瓦边缘AI生物信号细调

Run Wang, Victor J. B. Jung, Philip Wiese, Sebastian Frey, Giusy Spacone, Francesco Conti, Alessio Burrello, Luca Benini

机构 * Integrated Systems Laboratory (IIS), ETH Zurich（集成系统实验室（IIS），苏黎世联邦理工学院） ； Department of Electrical, Electronic and Information Engineering (DEI), University of Bologna（电气、电子与信息工程系（DEI），博洛尼亚大学） ； Department of Control and Computer Engineering (DAUIN), Politecnico di Torino（控制与计算机工程系（DAUIN），托里诺理工学院） 纠错

AI总结 针对生物信号跨用户和跨会话的显著变异性，BioTrain提出在亚50毫瓦和亚兆字节约束下实现边缘AI的全网络微调，通过高效内存管理和网络拓扑优化，提升EEG和EOG模型的精度与训练效率。

ReProbe: Efficient Test-Time Scaling of Multi-Step Reasoning by Probing Internal States of Large Language Models

ReProbe：通过探测大语言模型的内部状态实现多步骤推理的高效测试时间扩展

Jingwei Ni, Ekaterina Fadeeva, Tianyi Wu, Mubashara Akhtar, Jiaheng Zhang, Elliott Ash, Markus Leippold, Timothy Baldwin, See-Kiong Ng, Artem Shelmanov, Mrinmaya Sachan

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； MBZUAI（马斯喀特人工智能研究所） ； University of Zürich（苏黎世大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

AI总结 本文提出基于探测大语言模型内部状态的轻量级方法，用于多步骤推理验证，其性能超越了810倍大的Process Reward Models，为可扩展的测试时间扩展和更可 introspective 的大语言模型提供了新路径。

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