ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

SimulCost: A Cost-Aware Benchmark and Toolkit for Automating Physics Simulations with LLMs

SimulCost: 一个用于自动化物理模拟的代价感知基准与工具包

Yadi Cao, Sicheng Lai, Jiahe Huang, Yang Zhang, Zach Lawrence, Rohan Bhakta, Izzy F. Thomas, Mingyun Cao, Chung-Hao Tsai, Zihao Zhou, Yidong Zhao, Hao Liu, Alessandro Marinoni, Alexey Arefiev, Rose Yu

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Peking University（北京大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 针对现有LLM评估忽略工具使用代价的问题，提出SimulCost基准，通过单轮和多轮参数调优任务比较LLM与传统扫描方法在准确性和计算代价上的表现，发现LLM在高精度任务中初始猜测不可靠且多轮模式效率更低。

Comments post conference revision version at ICML; update: removed CGYRO due to bug in cases search. Will add back soon

Goedel-Code-Prover: Hierarchical Proof Search for Open State-of-the-Art Code Verification

Goedel-Code-Prover：面向开放状态的最新代码验证的分层证明搜索

Zenan Li, Ziran Yang, Deyuan He, Haoyu Zhao, Andrew Zhao, Shange Tang, Kaiyu Yang, Aarti Gupta, Zhendong Su, Chi Jin

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Princeton Language and Intelligence（普林斯顿语言与智能实验室） ； Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； MiroMind 纠错

AI总结 本文提出Goedel-Code-Prover框架，通过分层证明搜索提升Lean4中代码验证的自动化水平，实现62%的成功率，优于现有基线方法。

Comments Published as a COLM paper

Deep Generative Model for Human Mobility Behavior

人类移动行为的深度生成模型

Ye Hong, Yatao Zhang, Konrad Schindler, Martin Raubal

机构 * Institute of Cartography and Geoinformation, ETH Zurich（测绘与地理信息研究所，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Human Geography, Lund University（人类地理学系，吕勒奥大学） ； Future Resilient Systems, Singapore-ETH Centre, ETH Zurich（未来韧性系统，新加坡-苏黎世联邦理工学院，苏黎世联邦理工学院） ； Photogrammetry and Remote Sensing, ETH Zurich（摄影测量与遥感，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Geography, University College London（地理系，伦敦大学学院） 纠错

AI总结 提出基于扩散的生成框架MobilityGen，模拟多属性活动-出行序列，复现标度律、时间分配等关键模式，支持城市空间可达性和社会暴露分析。

Comments Accepted at TRC

Dancing Points: Synthesizing Ballroom Dancing with Three-Point Inputs

Dancing Points: 通过三点输入合成舞厅舞蹈

Peizhuo Li, Sebastian Starke, Yuting Ye, Olga Sorkine-Hornung

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Meta Reality Labs（Meta现实实验室） 纠错

AI总结 通过三点输入合成舞厅舞蹈，利用低维轨迹预测提升动作生成效率

Tokenisation over Bounded Alphabets is Hard

在有限字母表上进行分词是困难的

Violeta Kastreva, Philip Whittington, Dennis Komm, Tiago Pimentel

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 在有限字母表上分词的难度研究显示，无论字母表大小如何，分词问题均为NP完全，且无多项式时间近似方案，揭示了分词计算不可行性的根本原因。

$T^{3}S$: Think in Thermal Time for Generalizable Crop Mapping from Satellite Image Time Series

$T^{3}S$：基于热时间的卫星图像时间序列通用作物映射方法

Mehmet Ozgur Turkoglu, Selene Ledain, Thomas Lauber, Jeffrey Zweidler, Helge Aasen

机构 * Earth Observation of Agroecosystems Team, Agroscope, Switzerland（农业生态系统观测团队，阿格罗科学研究所，瑞士） ； ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院，瑞士） 纠错

AI总结 研究针对卫星图像时间序列作物分类泛化能力不足等问题，提出基于热时间的$T^3S$方法，通过累积生长度日重新索引观测，在多个数据集上评估，该方法在跨年度和跨区域作物分类上优于基线，提升了多项性能。

Comments Camera-ready version for the ECCV CVPPA workshop

Artifact detection and localization in single-channel mobile EEG for sleep research using deep learning and attention mechanisms

基于深度学习与注意力机制的睡眠研究中单通道移动EEG的伪影检测与定位

Khrystyna Semkiv, Jia Zhang, Maria Laura Ferster, Walter Karlen

机构 * Institute of Biomedical Engineering, Ulm University（生物医学工程研究所，乌尔姆大学） ； Mobile Health Systems Lab, Department of Health Sciences and Technology, ETH Zurich（移动健康系统实验室，健康科学与技术系，苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 该研究针对单通道移动EEG伪影检测的应用局限，提出CNN-CBAM模型，经72份训练、26份测试数据验证，其性能优于6种对比方法，实现了可穿戴睡眠EEG伪影的自动化检测与定位。