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ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

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2603.16481 2026-07-10 cs.LG cs.SY eess.SY math.OC 版本更新

Optimal uncertainty bounds for multivariate kernel regression under bounded noise: A Gaussian process-based dual function

有界噪声下多元核回归的最优不确定性界:基于高斯过程的对偶函数

Amon Lahr, Anna Scampicchio, Johannes Köhler, Melanie N. Zeilinger

机构 * Institute for Dynamical Systems and Control, ETH Zurich(动态系统与控制研究所,苏黎世联邦理工学院) Department of Electrical Engineering, Chalmers University of Technology(电气工程系,查尔姆斯理工大学) Department of Mechanical Engineering, Imperial College London(机械工程系,伦敦帝国理工学院)

AI总结 针对有界噪声下再生核希尔伯特空间中的多输出函数,提出一种紧致、确定性的不确定性界,通过无约束对偶公式获得,具有与经典高斯过程置信界相同的结构,便于集成到下游优化中。

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2510.12857 2026-07-10 cs.CY cs.AI 版本更新

Adaptive Generation of Bias-Eliciting Questions for LLMs

为大语言模型自适应生成偏差引发问题

Robin Staab, Jasper Dekoninck, Maximilian Baader, Martin Vechev

机构 * ETH Zurich, Switzerland(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 针对大语言模型固有偏差问题,引入反事实框架,通过迭代问题变异生成开放式问题评估偏差,构建CAB基准,评估发现模型在某些场景有持续偏差,凸显公平性研究需求。

Comments ICML 2026

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2509.26076 2026-07-10 cs.CL 版本更新

IMProofBench: Benchmarking AI on Research-Level Mathematical Proof Generation

IMProofBench:在研究级数学证明生成上对人工智能进行基准测试

Johannes Schmitt, Gergely Bérczi, Jasper Dekoninck, Jeremy Feusi, Tim Gehrunger, Raphael Appenzeller, Pieter Belmans, Alessio Bottini, Jim Bryan, João Camarneiro, Ana Cannas da Silva, Niklas Canova, Ana-Maria Castravet, Timo de Wolff, Claudio Fontanari, Filippo Gaia, Baran Hashemi, Daniel Holmes, David Holmes, Aitor Iribar Lopez, Victor Jaeck, Martina Jørgensen, Steven Kelk, Martijn Kool, Stefan Kuhlmann, Adam Kurpisz, Johannes Lengler, Chiara Meroni, Ingmar Metzler, Martin Möller, Samuel Muñoz-Echániz, David Muñoz-Lahoz, Robert Nowak, Georg Oberdieck, Daniel Platt, Dylan Possamaï, Gabriel Ribeiro, Aluna Rizzoli, Daria Sakhanda, Raúl Sánchez Galán, Zheming Sun, Diaaeldin Taha, Josef Teichmann, Richard P. Thomas, Henk van der Pol, Michel van Garrel, Charles Vial, Ignacio Barros, Benjamin Doerr, Peter Grünwald, Henry Liu, David Martins, Aleksandar Mijatović, Sergej Monavari, Marc Roth, Patrick Schnider, Yannik Schuler, Pim Spelier, Yuuji Tanaka, Ronald van Luijk

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) Aarhus University(奥胡斯大学)

AI总结 针对大语言模型数学能力评估,引入IMProofBench基准测试,由专家开发77个经同行评审问题,涵盖详细证明及子问题,模拟现实研究环境,结果显示当前LLMs能解决不少研究级问题,该基准测试将持续发展。

Comments v2: benchmark expanded from 39 to 77 problems; evaluation extended to 14 models including GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.6; new analyses (IRT-based score aggregation, inter-rater reliability, tool/token usage, non-agentic ablation); contributor author list updated

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2310.07895 2026-07-10 cs.LG 版本更新

Precise localization within the GI tract by combining classification of CNNs and time-series analysis of HMMs

通过结合卷积神经网络分类与隐马尔可夫模型的时间序列分析在胃肠道内进行精确定位

Julia Werner, Christoph Gerum, Moritz Reiber, Jörg Nick, Oliver Bringmann

机构 * Department of Computer Science, University of Tübingen, Germany(图宾根大学计算机科学系) Department of Mathematics, ETH Zürich, Switzerland(苏黎世联邦理工学院数学系)

AI总结 研究通过结合CNN分类与HMM时间序列分析,有效分类VCE图像的胃肠部分,连续时间序列分析可纠正CNN错误,该方法在数据集上准确率达98.04%,仅需约100万个参数,能在胃肠道内精确定位,适用于低功耗设备。

Comments Accepted at MLMI 2023, Code on Github: https://github.com/juliawerner/cnn-hmm-viterbi

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2605.30170 2026-07-09 cs.MM cs.CV cs.LG 版本更新

Unveiling the Visual Counting Bottleneck in Vision-Language Models

揭示视觉语言模型中的视觉计数瓶颈

Xingzhou Pang, Yifan Hou, Junling Wang, Mrinmaya Sachan

机构 * Department of Computer Science, ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院计算机科学系)

AI总结 通过分解视觉计数为三个认知阶段,发现视觉语言模型在符号映射阶段失败,提出断裂数量假说:模型学习到分离的模态特定统计流形,无法实现跨模态对齐。

Comments ICML 2026

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2605.18734 2026-07-09 cs.CV 版本更新

EgoExoMem: Cross-View Memory Reasoning over Synchronized Egocentric and Exocentric Videos

EgoExoMem: 跨视角记忆推理 over 同步的自身视角和外部视角视频

Ruiping Liu, Junwei Zheng, Yufan Chen, Di Wen, Shaofang Quan, Chengzhi Wu, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Kunyu Peng, Rainer Stiefelhagen

机构 * Karlsruhe Institute of Technology(卡尔斯鲁厄理工学院) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) University of Oxford(牛津大学) Hunan University(湖南大学)

AI总结 本文提出EgoExoMem,首个跨视角记忆推理基准,通过同步自身视角和外部视角视频进行跨视角记忆推理,利用E$^2$-Select方法实现高效的帧选择,实验表明自身和外部视角提供互补的记忆线索,但现有模型在基准测试中表现有限。

Comments The source code and dataset can be found at https://github.com/RuipingL/EgoExoMem

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2603.25739 2026-07-09 cs.CV 版本更新

MegaFlow: Zero-Shot Large Displacement Optical Flow

MegaFlow:零样本大位移光流

Dingxi Zhang, Fangjinhua Wang, Marc Pollefeys, Haofei Xu

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) Microsoft(微软) University of Tübingen, Tübingen AI Center(图宾根大学,图宾根人工智能中心)

AI总结 MegaFlow通过预训练视觉先验解决大位移零样本光流问题,利用全局Vision Transformer实现全局匹配,结合轻量迭代优化提升精度,实验显示其在多个光流基准和长距离点跟踪任务中表现优异。

Comments [ECCV 2026] Project Page: https://kristen-z.github.io/projects/megaflow Code: https://github.com/cvg/megaflow

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2603.06445 2026-07-09 cs.CV 版本更新

What if? Emulative Simulation with World Models for Situated Reasoning

如果呢?基于世界模型的仿真模拟用于情境推理

Ruiping Liu, Yufan Chen, Yuheng Zhang, Junwei Zheng, Kunyu Peng, Chengzhi Wu, Chenguang Huang, Di Wen, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Rainer Stiefelhagen

机构 * Karlsruhe Institute of Technology(卡尔斯鲁厄理工学院) Hunan University(湖南大学) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) INSAIT, Sofia University ``St. Kliment Ohridski''(INSAIT,索菲亚大学『圣克莱门特·奥赫里迪斯』) RAI Institute(RAI研究所)

AI总结 提出WanderDream数据集,利用世界模型进行心理探索的仿真模拟,使代理无需主动探索即可回答空间假设问题,实验证明心理探索对情境推理至关重要。

Comments Accepted at ECCV 2026. The data and code are available at: https://github.com/RuipingL/WanderDream

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2602.18164 2026-07-09 cs.RO 版本更新

GrandTour: A Legged Robotics Dataset in the Wild for Multi-Modal Perception and State Estimation

GrandTour: 一种用于多模态感知与状态估计的野外腿式机器人数据集

Turcan Tuna, Jonas Frey, Frank Fu, Katharine Patterson, Tianao Xu, Maurice Fallon, Cesar Cadena, Marco Hutter

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) Stanford University(斯坦福大学) UC Berkeley(伯克利大学) Oxford University(牛津大学)

AI总结 GrandTour数据集为多模态感知与状态估计提供了大规模野外腿式机器人数据,支持SLAM和高精度状态估计的研究与开发。

Comments Turcan Tuna, and Jonas Frey contributed equally. Submitted to Sage The International Journal of Robotics Research

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2411.01683 2026-07-09 cs.CV 版本更新

ROAD-Waymo: A Large-Scale Action Awareness Dataset for Autonomous Driving

ROAD-Waymo:一个用于自动驾驶的大规模动作感知数据集

Salman Khan, Izzeddin Teeti, Reza Javanmard Alitappeh, Mihaela C. Stoian, Eleonora Giunchiglia, Gurkirt Singh, Andrew Bradley, Fabio Cuzzolin

机构 * Oxford Brookes University(奥克斯福德布鲁克斯大学) MAZUST University of Oxford(牛津大学) Imperial College London(伦敦帝国学院) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 本文提出ROAD-Waymo数据集,用于道路场景中代理、动作等检测技术开发与基准测试,比现有数据集更大更具挑战性,含大量标注数据,通过新注释管道增强完整性,还能解决不同国家道路场景的域适应问题。

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2604.07607 2026-07-08 cs.RO cs.CV 版本更新

EgoVerse: An Egocentric Human Dataset for Robot Learning from Around the World

EgoVerse:一个用于机器人学习的视点人类数据集

Ryan Punamiya, Simar Kareer, Zeyi Liu, Josh Citron, Ri-Zhao Qiu, Xiongyi Cai, Alexey Gavryushin, Jiaqi Chen, Davide Liconti, Lawrence Y. Zhu, Patcharapong Aphiwetsa, Baoyu Li, Aniketh Cheluva, Pranav Kuppili, Yangcen Liu, Dhruv Patel, Aidan Gao, Hye-Young Chung, Ryan Co, Renee Zbizika, Jeff Liu, Xiaomeng Xu, Haoyu Xiong, Geng Chen, Sebastiano Oliani, Wenkai Xuan, Chenyu Yang, Xi Wang, James Fort, Richard Newcombe, Josh Gao, Jason Chong, Garrett Matsuda, Aseem Doriwala, Marc Pollefeys, Robert Katzschmann, Xiaolong Wang, Shuran Song, Judy Hoffman, Danfei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Stanford University(斯坦福大学) University of California San Diego(加州大学圣地亚哥分校) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) MIT CSAIL(麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室) Meta Reality Labs Research(Meta现实实验室) Mecka AI Scale AI

AI总结 EgoVerse通过统一的数据收集、处理和访问框架,提供丰富的人类操作行为数据,促进机器人学习,并通过大规模研究验证了人类数据与机器人学习目标的一致性对性能的影响。

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2602.07400 2026-07-08 cs.LG cs.ET cs.PF 版本更新

BitLogic: Training Framework for Gradient-Based FPGA-Native Neural Networks

BitLogic:基于梯度的FPGA原生神经网络训练框架

Simon Bührer, Andreas Plesner, Aczel Till, Roger Wattenhofer

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 研究基于梯度的FPGA原生神经网络训练框架选择对精度和硬件成本的影响,提出统一框架BitLogic,将领域分解为五轴设计空间并在共享协议下实例化先前方法,结合各轴获胜者确定新配置,评估后得出该配置在多数据集上表现优且能耗低的结论。

Comments Accepted at TMLR (Transactions on Machine Learning Research)

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2605.23922 2026-07-07 cs.CY cs.AI cs.LG 版本更新

High-Risk AI Systems and the Problem of Identity in the European AI Act

高风险人工智能系统与欧洲人工智能法案中的身份问题

Andrea Ferrario

机构 * Institute of Biomedical Ethics and History of Medicine, University of Zürich(伦理与医学史研究所,苏黎世大学) SUPSI, Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA)(SUPSI,达勒莫利人工智能研究所) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 本文通过功能+框架分析欧盟AI法案中高风险AI系统的身份认定问题,提出同步身份测试方法以支持监管审计。

Comments Accepted as a non-archival paper at The 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '26), June 25-28, 2026, Montreal, QC, Canada. Extended version

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2601.23038 2026-07-07 cs.RO 版本更新

MOSAIC: Modular Scalable Autonomy for Intelligent Coordination of Heterogeneous Robotic Teams

MOSAIC:异构机器人团队智能协作的模块化可扩展自主性

David Oberacker, Julia Richter, Philip Arm, Marvin Grosse Besselmann, Lennart Puck, William Talbot, Maximilian Schik, Sabine Bellmann, Tristan Schnell, Hendrik Kolvenbach, Rüdiger Dillmann, Marco Hutter, Arne Roennau

机构 * FZI Forschungszentrum für Informatik, Karlsruhe, Germany(弗赖堡信息研究中心,卡尔斯鲁厄,德国) Robotic Systems Lab (RSL), ETH Zürich, Zürich, Switzerland(机器人系统实验室(RSL),苏黎世联邦理工学院,苏黎世,瑞士) Machine Intelligence and Robotics Lab (MaiRo), Karlsruhe Institute for Technology (KIT), Karlsruhe, Germany(机器智能与机器人实验室(MaiRo),卡尔斯鲁厄技术学院(KIT),卡尔斯鲁厄,德国) European Space Agency (ESA), Noordwijk, Netherlands(欧洲航天局(ESA),诺德威克,荷兰)

AI总结 研究针对多机器人科学探索,提出MOSAIC框架,基于兴趣点统一任务抽象与多层自主性,依机器人能力动态分配任务,经模拟月球探测实验验证,可实现强鲁棒性、可扩展的多机器人科学探索。

Comments This work has been accepted for publication with the IEEE Transactions of Field Robotics Journal

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2512.18454 2026-07-07 cs.LG q-bio.QM 版本更新

Out-of-Distribution Detection in Molecular Complexes via Diffusion Models for Irregular Graphs

通过不规则图的扩散模型进行分子复合物的分布外检测

David Graber, Victor Armegioiu, Rebecca Buller, Siddhartha Mishra

机构 * Seminar for Applied Mathematics, Department of Mathematics and ETH AI Center, ETH Zurich(应用数学研讨会,数学系和ETH人工智能中心,瑞士苏黎世ETH学院) Institute for Computational Life Sciences, Zurich University of Applied Sciences(计算生命科学研究所,苏黎世应用科学大学) Department of Chemistry, Biochemistry and Pharmaceutical Sciences, University of Bern(化学、生物化学和药学系,伯尔尼大学)

AI总结 针对不规则3D图数据分布外检测难题,提出基于扩散模型的概率框架,统一处理坐标与特征,获自洽概率流ODE及典型性分数,验证其在蛋白-配体复合物上的有效性并给出多尺度轨迹统计信息。

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2503.06643 2026-07-07 cs.SE cs.CL 版本更新

Is Your Benchmark Still Useful? Dynamic Benchmarking for Code Language Models

你的基准仍然有用吗?代码语言模型的动态基准测试

Batu Guan, Xiao Wu, Yuanyuan Yuan, Shaohua Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 研究模型评估中如何在模型训练可能已见过基准的情况下保持其有用性,提出动态基准测试框架,通过语义保留突变变换输入构建新基准,评估发现模型性能变差、排名变化及能抵抗数据污染问题。

Comments 15 pages, 7 figures

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2304.13917 2026-07-07 cs.LG cs.GT 版本更新

Proportionally Representative Clustering

比例代表性聚类

Haris Aziz, Barton E. Lee, Sean Morota Chu, Jeremy Vollen

机构 * UNSW Sydney(新南威尔士大学悉尼分校) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) Northwestern University(西北大学)

AI总结 聚焦无监督机器学习的质心聚类,提出‘比例代表性公平’公理,现有算法不满足该公理,设计高效算法在无约束和离散聚类问题中实现此公理,无约束算法是首个多项式时间近似算法,离散算法匹配已知最佳近似因子。

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2602.23056 2026-07-03 cs.AI cs.SY eess.SY 版本更新

Learning-based Multi-agent Race Strategies in Formula 1

基于学习的F1多智能体比赛策略

Giona Fieni, Joschua Wüthrich, Marc-Philippe Neumann, Christopher H. Onder

机构 * Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zürich(动态系统研究所,苏黎世联邦理工学院)

AI总结 提出一种强化学习方法优化F1多智能体比赛策略,通过交互模块和自对弈训练使智能体自适应对手行为,在能量管理、轮胎退化、空气动力学和进站决策上取得稳健表现。

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2511.14286 2026-07-01 cs.CV 版本更新

NeuralBoneReg: An Instance-Specific Label-Free Point Cloud-Based Method for Multi-Modal Bone Surface Registration

NeuralBoneReg:一种用于多模态骨表面注册的实例特定无标签点云方法

Luohong Wu, Matthias Seibold, Nicola A. Cavalcanti, Yunke Ao, Roman Flepp, Aidana Massalimova, Lilian Calvet, Philipp Fürnstahl

机构 * Research in Orthopedic Computer Science, Balgrist University Hospital, University of Zurich(骨科计算机科学研究所,巴尔格里斯大学医院,苏黎世大学) AI Center, ETH Zurich(人工智能中心,苏黎世联邦理工学院)

AI总结 提出NeuralBoneReg,一种自监督的基于点云的骨表面注册框架,通过隐式神经无符号距离场和MLP注册模块实现多模态数据间的鲁棒对齐,在多个数据集上达到或超越现有方法。

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2605.21466 2026-07-01 cs.CV 版本更新

StreamEdit: Training-Free Video Editing via Few-Step Streaming Video Generation

StreamGVE: 无需训练的视频编辑通过少步流式视频生成

Guanlong Jiao, Chenyangguang Zhang, Jia Jun Cheng Xian, Zewei Zhang, Renjie Liao

机构 * The University of British Columbia(不列颠哥伦比亚大学) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) McMaster University(麦马斯特大学) Vector Institute(向量研究所) Canada CIFAR AI Chair(加拿大 CIFAR 人工智能主席)

AI总结 本文提出StreamGVE,一种基于噪声到数据视角的视频编辑方法,通过引入双分支快速采样和自注意力桥接以及交叉注意力接地/增强,实现了高效的视频编辑,能够在少步设置中优于现有方法。

Comments ECCV 2026. Project Page: https://dsl-lab.github.io/StreamEdit/

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2604.04050 2026-07-01 cs.CV cs.LG 版本更新

TORA: Topological Representation Alignment for 3D Shape Assembly

TORA:基于拓扑的3D形状组装表示对齐

Nahyuk Lee, Zhiang Chen, Marc Pollefeys, Sunghwan Hong

机构 * Independent Researcher(独立研究员) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) ETH AI Center(ETH人工智能中心)

AI总结 TORA通过拓扑优先的表示对齐框架,利用预训练3D编码器的关联结构提升3D形状组装的对齐效果,通过余弦匹配和CKA损失增强拓扑对齐,实现更快收敛和更高精度。

Comments Accepted to ECCV 2026

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2603.21210 2026-07-01 cs.LG cs.CE 版本更新

Pretrained Video Models as Differentiable Physics Simulators for Urban Wind Flows

预训练视频模型作为可微物理模拟器用于城市风流

Janne Perini, Rafael Bischof, Moab Arar, Ayça Duran, Michael A. Kraus, Siddhartha Mishra, Bernd Bickel

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) Tel Aviv University(特拉维夫大学) TU Darmstadt(达姆施塔特工业大学)

AI总结 本文提出WinDiNet,一种预训练视频扩散模型,用于快速模拟城市风流,通过反向传播优化建筑布局以提升风安全性和行人舒适度。

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2509.24575 2026-07-01 cs.RO cs.LG cs.MA 版本更新

Prompting Robot Teams with Natural Language

用自然语言提示机器人团队

Eduardo Sebastián, Nicolas Pfitzer, Ajay Shankar, Amanda Prorok

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge(剑桥大学计算机科学与技术系) Department of Mechanical and Process Engineering, ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院机械与过程工程系)

AI总结 提出利用语言模型将高层任务分解为子任务,并蒸馏为循环神经网络(RNN)以支持多机器人团队的去中心化实时执行,通过图神经网络控制策略实现协作。

Comments This paper has been accepted for publication at IEEE Robotics and Automation Letters. Please, when citing the paper, refer to the official version

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2509.15443 2026-07-01 cs.RO cs.AI 版本更新

A Scalable Whole-body Motion Transfer via Implicit Kinodynamic Motion Retargeting

可扩展的全身运动迁移:基于隐式动力学运动重定向

Xingyu Chen, Hanyu Wu, Sikai Wu, Mingliang Zhou, Diyun Xiang, Haodong Zhang, Yangchen Zhou, Yukang Gao, Yi Gu, Renjing Xu

机构 * HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) Zhejiang University(浙江大学) Xiaomi Robotics Lab(小米机器人实验室)

AI总结 提出隐式动力学运动重定向(IKMR),利用骨架图卷积双自编码器将人体与机器人运动映射到共享拓扑潜空间,结合物理信息精炼实现高速、鲁棒的运动数据转换,解决噪声与计算瓶颈。

Comments RSS 2026 Workshop. Webpage: https://cybercal.github.io/webpage.ikmr

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2508.13836 2026-07-01 cs.LG cs.AI 版本更新

One Shot vs. Iterative: Rethinking Pruning Strategies for Model Compression

一次性剪枝 vs. 迭代剪枝:重新思考模型压缩的剪枝策略

Mikołaj Janusz, Tomasz Wojnar, Yawei Li, Luca Benini, Kamil Adamczewski

机构 * Jagiellonian University(雅盖隆大学) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) Wrocław University of Science and Technology(弗罗茨瓦夫科技大学)

AI总结 本文系统比较了一次性剪枝与迭代剪枝两种策略,发现一次性剪枝在低剪枝率下更有效,而迭代剪枝在高剪枝率下表现更好,并提出了混合方法。

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2507.14661 2026-07-01 stat.ML cs.LG math.ST stat.TH 版本更新

When few labeled target data suffice: a theory of semi-supervised domain adaptation via fine-tuning from multiple adaptive starts

当少量标注目标数据足够:基于多自适应起点微调的半监督域适应理论

Wooseok Ha, Yuansi Chen

机构 * Department of Mathematical Sciences, KAIST(韩国科学技术院数学科学系) Department of Mathematics, ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院数学系)

AI总结 本文在结构因果模型下研究半监督域适应,提出三种干预模型对应的最优方法及多自适应起点微调算法,证明目标标签复杂度仅依赖于干预维度而非环境维度。

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2601.22709 2026-06-29 cs.CV cs.AI 版本更新

Gated Relational Alignment via Confidence-based Distillation for Efficient VLMs

基于置信度蒸馏的门控关系对齐用于高效视觉语言模型

Yanlong Chen, Amirhossein Habibian, Luca Benini, Yawei Li

机构 * Department of Information Technology(信息科技系) Electrical Engineering, ETH Zurich, Zurich, Switzerland(电气工程,苏黎世联邦理工学院,苏黎世,瑞士) Qualcomm AI Research, Amsterdam, the Netherlands(高通人工智能研究,阿姆斯特丹,荷兰) Department of Electrical, Electronic and Information Engineering(电气、电子与信息工程系) University of Bologna, Bologna, Italy(博洛尼亚大学,博洛尼亚,意大利) School of Electrical and Electronic Engineering(电气与电子工程学院)

AI总结 提出GRACE框架,通过信息瓶颈原理统一知识蒸馏与量化感知训练,使用置信度门控解耦蒸馏、关系中心核对齐和自适应控制器,在INT4量化下实现性能超越FP16基线并接近教师模型,同时显著降低内存和提升吞吐量。

Comments Accepted to the International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

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2605.10379 2026-06-26 cs.CL 版本更新

Not All Proofs Are Equal: Evaluating LLM Proof Quality Beyond Correctness

并非所有证明都平等:超越正确性的LLM证明质量评估

Ivo Petrov, Jasper Dekoninck, Dimitar I. Dimitrov, Martin Vechev

机构 * INSAIT(INSAIT研究所) Sofia University "St. Kliment Ohridski"(索菲亚大学"圣克莱孟·奥赫里迪斯基") ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 本文提出ProofRank基准,评估证明的简洁性、计算便捷性、认知简单性、多样性及适应性,揭示正确性之外的证明质量差异及优劣权衡。

Comments 9 main text pages, 36 total pages, Accepted at ICML 2026 AI for Math workshop

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2603.11755 2026-06-26 cs.CV 版本更新

Controllable Egocentric Video Generation via Occlusion-Aware Sparse 3D Hand Joints

可控的第一人称视角视频生成:基于遮挡感知的稀疏3D手部关节点

Chenyangguang Zhang, Botao Ye, Boqi Chen, Alexandros Delitzas, Fangjinhua Wang, Marc Pollefeys, Xi Wang

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) MPI for Informatics(信息研究所) Microsoft(微软)

AI总结 提出利用稀疏3D手部关节点作为显式控制信号,通过遮挡感知特征提取和3D加权机制,实现高保真、3D一致的第一人称手物交互视频生成。

Comments ECCV 2026

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2511.06080 2026-06-26 cs.CV cs.CY cs.HC 版本更新

AIDEN: Design and Pilot Study of an AI Assistant for the Visually Impaired

AIDEN:面向视障人士的AI助手设计与初步研究

Luis Marquez-Carpintero, Francisco Gomez-Donoso, Zuria Bauer, Bessie Dominguez-Dager, Alvaro Belmonte-Baeza, Mónica Pina-Navarro, Francisco Morillas-Espejo, Felix Escalona, Miguel Cazorla

机构 * Institute for Computer Research, University of Alicante(计算机研究所,阿利坎特大学) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 提出AIDEN系统,结合YOLO实时目标检测、LLaVA场景描述与OCR,以及基于盖革计数器隐喻的连续触觉引导,避免听觉过载并保护隐私,实验表明用户满意度高。

Journal ref IEEE Access 14 (2026) 80406-80420

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