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

High-Dimensional Nonparametric Change-Point Detection via Low-Rank Degree-Three Density Projection

基于低秩三阶密度投影的高维非参数变点检测

Guoqing Zhang, Zhaixin Chen

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 针对高维数据中均值、协方差无法检测到的分布变化，提出基于低秩三阶密度投影的非参数变点检测方法，通过种子最短区间算法实现精确变点定位，在多维度实验中验证了方法有效性。

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Certifying Compressed Language Models: An Audit and a Statistical Toolkit

压缩语言模型的验证：审计与统计工具包

Amogh Singh

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

AI总结 本文针对压缩语言模型等价声明的证据不足问题，开展17项等价声明的预注册审计，提出配对等价测试的报告标准，发布相关输出与代码。

Comments 109 pages, 3 figures, 20 tables. Artifacts and per-item outputs: this http URL (http://doi.org/10.5281/zenodo.21939143)

MINT: Min-Selection Preference Distillation for Balanced Multi-Objective Alignment

MINT：用于平衡多目标对齐的最小选择偏好蒸馏

Tony Tu, Sayan Chakraborty, Ruomeng Xu, Tony Qin, Austin Tian

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Zillow Group（齐洛集团） 纠错

AI总结 该研究针对多目标对齐的不平衡问题，提出MINT方法，通过按最弱目标排名候选替代加权和排名，在情感支持等任务中显著提升双目标表现并降低不平衡性。

Decode-Branch Transformers: Decoupling the Primary Prefill Path from Additional Decode Computation

双流式Transformer：将主预填路径与额外解码计算解耦

Liming Liu, Mingze Wang, Tuo Zhao

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 该研究提出双流式Transformer，将主预填路径与额外解码计算解耦，通过共享权重与缓存降低推理成本，在多架构与数据配置下实现更低验证损失，且可灵活分配MoE专家预算。

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