Harvard University（哈佛大学）

Knowledge-Embedded Latent Projection for Robust Representation Learning

嵌入知识的潜在投影用于鲁棒表征学习

Weijing Tang, Ming Yuan, Zongqi Xia, Tianxi Cai

机构 * Department of Statistics and Data Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学统计学与数据科学系） ； Department of Statistics, Columbia University（哥伦比亚大学统计学系） ； Department of Neurology, University of Pittsburgh（匹兹堡大学神经病学系） ； Department of Biostatistics, Harvard University（哈佛大学生物统计学系） 纠错

AI总结 本文提出嵌入知识的潜在投影模型，通过语义信息正则化表征学习，解决高维不平衡数据下的鲁棒表示问题。

EconEvals: Benchmarks and Litmus Tests for Economic Decision-Making by LLM Agents

EconEvals: 用于LLM代理经济决策的基准测试和litmus测试

Sara Fish, Julia Shephard, Minkai Li, Ran I. Shorrer, Yannai A. Gonczarowski

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

AI总结 EconEvals提出了一种用于评估LLM经济决策能力的基准测试和litmus测试框架，通过多个冲突目标任务量化LLM的权衡响应和可靠性，为经济决策中的LLM评估提供了新方法。

Comments v3 was a major revision with updated experiments and analysis; v4 consists of minor edits

Random Scaling of Emergent Capabilities

涌现能力的随机缩放

Rosie Zhao, Tian Qin, David Alvarez-Melis, Sham Kakade, Naomi Saphra

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Kempner Institute for the Study of Natural（自然与人工智能研究学院） 纠错

AI总结 研究通过分析随机种子对模型性能的影响，揭示了语言模型在特定规模下的涌现能力突破现象。

Graphon Mean-Field Subsampling for Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning

图论均值场子采样用于协作异质多智能体强化学习

Emile Anand, Richard Hoffmann, Sarah Liaw, Adam Wierman

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 GMFS通过子采样异质智能体交互，实现可扩展的协作多智能体强化学习，具有poly(κ)样本复杂度和O(1/√κ)最优性差距。

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MAEB: Massive Audio Embedding Benchmark

MAEB：大规模音频嵌入基准

Adnan El Assadi, Isaac Chung, Chenghao Xiao, Roman Solomatin, Animesh Jha, Rahul Chand, Silky Singh, Kaitlyn Wang, Ali Sartaz Khan, Marc Moussa Nasser, Sufen Fong, Pengfei He, Alan Xiao, Ayush Sunil Munot, Aditya Shrivastava, Artem Gazizov, Niklas Muennighoff, Kenneth Enevoldsen

机构 * Carleton University（卡尔顿大学） ； Durham University（杜伦大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Aarhus University（奥胡斯大学） ； Indian Institute of Technology, Kharagpur（印度理工学院，卡里格普） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 MAEB是一个涵盖多语言音频任务的基准，揭示了不同模型在音频与语言任务上的性能差异，展示了音频编码器在跨模态任务中的表现关联性。

Precise Attribute Intensity Control in Large Language Models via Targeted Representation Editing

通过针对性表征编辑实现大语言模型中的精确属性强度控制

Rongzhi Zhang, Liqin Ye, Yuzhao Heng, Xiang Chen, Tong Yu, Lingkai Kong, Sudheer Chava, Chao Zhang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本研究通过针对性表征编辑方法，实现大语言模型中精确属性强度控制，提升模型对用户需求的适应能力。