Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

Shuffle the Context: RoPE-Perturbed Self-Distillation for Long-Context Adaptation

重组上下文：RoPE扰动的自我蒸馏用于长上下文适应

Zichong Li, Chen Liang, Liliang Ren, Tuo Zhao, Yelong Shen, Weizhu Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 本文提出RoPE扰动的自我蒸馏方法，通过扰动RoPE索引生成不同视角的训练序列，提升模型对位置变化的鲁棒性，实验显示在长上下文任务中表现更优。

Enhancing Large Language Model-Based Systems for End-to-End Circuit Analysis Problem Solving

增强基于大语言模型的系统以实现端到端电路分析问题求解

Liangliang Chen, Weiyu Sun, Huiru Xie, Yongnuo Cai, Ying Zhang

机构 * School of Electrical ； Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332 USA 纠错

AI总结 本文提出一种改进的端到端电路问题求解框架，通过整合YOLO检测器和OpenCV处理提升电路识别精度，并引入ngspice验证循环以减少推理错误，实验结果表明准确率显著提升。

Comments Liangliang Chen and Weiyu Sun contributed equally to this work

Hierarchical Semantic Retrieval with Cobweb

基于Cobweb的层次语义检索

Anant Gupta, Karthik Singaravadivelan, Zekun Wang

机构 * College of Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算机学院） 纠错

AI总结 本文提出基于Cobweb框架的层次语义检索方法，通过构建原型树实现文档排序，提供多粒度相关性信号和透明解释，实验表明其在嵌入质量下降时仍具鲁棒性。

Comments 20 pages, 7 tables, 4 figures

MEBench: A Novel Benchmark for Understanding Mutual Exclusivity Bias in Vision-Language Models

MEBench：一种新的评估视觉-语言模型互斥偏差的基准

Anh Thai, Stefan Stojanov, Zixuan Huang, Bikram Boote, James M. Rehg

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 MEBench通过引入空间推理提升评估难度，评估视觉-语言模型对互斥偏差的处理能力，发现模型存在弱互斥偏差但能利用额外空间上下文解决歧义。