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Harvard University(哈佛大学)

2026-07-07 至 2026-07-07 共收录 5
2605.08678 2026-07-07 cs.LG 版本更新

MLS-Bench: A Holistic and Rigorous Assessment of AI Systems on Building Better AI

MLS-Bench:对构建更好AI的AI系统的全面且严格评估

Bohan Lyu, Yucheng Yang, Siqiao Huang, Jiaru Zhang, Qixin Xu, Xinghan Li, Xinyang Han, Yicheng Zhang, Huaqing Zhang, Runhan Huang, Kaicheng Yang, Zitao Chen, Wentao Guo, Junlin Yang, Xinyue Ai, Wenhao Chai, Yadi Cao, Ziran Yang, Kun Wang, Dapeng Jiang, Huan-ang Gao, Shange Tang, Chengshuai Shi, Simon S. Du, Max Simchowitz, Jiantao Jiao, Dawn Song, Chi Jin

机构 * UC Berkeley(伯克利大学) Princeton University(普林斯顿大学) Tsinghua University(清华大学) University of Washington(华盛顿大学) Purdue University(Purdue 大学) Harvard University(哈佛大学) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) UC San Diego(圣地亚哥大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

AI总结 提出MLS-Bench基准,包含12个领域140个任务,评估AI系统能否发明通用且可扩展的机器学习方法,发现当前智能体在方法发明上仍远逊于人类,瓶颈在于科学洞察而非单纯搜索或计算。

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2604.09544 2026-07-07 cs.CL cs.AI cs.LG 版本更新

Large Language Models Generate Harmful Responses Using a Distinct Mechanism, Shared Across Harm Types

大语言模型通过一种独特的统一机制生成有害内容

Hadas Orgad, Boyi Wei, Kaden Zheng, Martin Wattenberg, Peter Henderson, Seraphina Goldfarb-Tarrant, Yonatan Belinkov

机构 * Kempner Institute, Harvard University(哈佛大学肯普纳研究所) Princeton University(普林斯顿大学) Harvard University(哈佛大学) Cohere Technion—IIT(以色列理工学院)

AI总结 研究通过权重剪枝揭示大语言模型中有害生成的内部结构,发现有害内容生成依赖于一组通用且与良性能力不同的权重,表明对齐训练重塑了有害表示,解释了领域微调引发的广泛对齐偏差。

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2603.05060 2026-07-07 cs.LG cs.IT math.IT 版本更新

Asymptotic Behavior of Multi--Task Learning: Implicit Regularization and Double Descent Effects

多任务学习的渐近行为:隐式正则化和双重下降效应

Ayed M. Alrashdi, Oussama Dhifallah, Houssem Sifaou

机构 * Department of Electrical Engineering, College of Engineering, University of Ha’il(胡赛尔大学电气工程系,工程学院) John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University(哈佛大学约翰·A·保罗森工程与应用科学学院) Department of Electrical and Electronic Engineering, King’s College London – Strand(伦敦国王学院-街分校电气与电子工程系)

AI总结 研究多任务学习中通过利用相关任务共享信息改进泛化误差,对一种多任务公式进行渐近分析,确定多任务结合受益原因,还实证研究其对泛化误差影响。

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2509.10650 2026-07-07 q-bio.NC cs.CG cs.LG 版本更新

On a Geometry of Interbrain Networks

关于脑间网络的一种几何结构

Nicolás Hinrichs, Noah Guzmán, Melanie Weber

机构 * Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences(人类认知与脑科学研究所) Okinawa Institute of Science and Technology(冲绳科学和技术研究所) Harvard University(哈佛大学)

AI总结 受网络科学中几何见解成功整合启发,提出利用离散几何研究社交互动中神经交互动态重构,通过熵指标识别网络连通性关键转变,增强超扫描方法揭示神经机制的能力。

Comments 4 pages, 1 figure, 2 appendixes, accepted NeurIPS 2025 Workshop on Symmetry and Geometry in Neural Representations (NeurReps) and the Proceedings of the Geometry, Topology, and Machine Learning Workshop, PMLR 325:145-152

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2312.15320 2026-07-07 q-bio.QM cs.CV cs.LG cs.MM q-bio.GN 版本更新

GestaltMML: Enhancing Rare Genetic Disease Diagnosis through Multimodal Machine Learning Combining Facial Images and Clinical Text

GestaltMML:通过结合面部图像和临床文本的多模态机器学习增强罕见遗传病诊断

Da Wu, Zhanliang Wang, Hongzhuo Chen, Jingye Yang, Cong Liu, Tzung-Chien Hsieh, Elaine Marchi, Justin Blair, Peter Krawitz, Chunhua Weng, Wendy Chung, Gholson J. Lyon, Ian D. Krantz, Jennifer M. Kalish, Kai Wang

机构 * Raymond G. Perelman Center for Cellular and Molecular Therapeutics, Children’s Hospital of Philadelphia(雷蒙德·G·佩尔曼细胞与分子治疗中心,费城儿童医院) Department of Mathematics, University of Pennsylvania(数学系,宾夕法尼亚大学) Department of Biomedical Informatics, Columbia University Irving Medical Center(生物医学信息学系,哥伦比亚大学伊万斯医疗中心) Department of Human Genetics, New York State Institute for Basic Research in Developmental Disabilities, Staten Island, NY, USA(人类遗传学系,纽约州发育障碍基础研究机构,纽约州史泰登岛) Division of Human Genetics, Children’s Hospital of Philadelphia(人类遗传学部,费城儿童医院) Department of Pediatrics, Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School(儿科系,波士顿儿童医院,哈佛医学院) Biology PhD Program, The Graduate Center, The City University of New York(生物学博士项目,纽约市立大学研究生中心) Department of Genetics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania(遗传学系,宾夕法尼亚大学佩尔曼医学学院) Department of Pediatrics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania(儿科系,宾夕法尼亚大学佩尔曼医学学院) Department of Pathology and Laboratory Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania(病理学与实验室医学系,宾夕法尼亚大学佩尔曼医学学院)

AI总结 研究针对罕见遗传病诊断难题,提出基于Transformer架构的多模态机器学习方法GestaltMML,整合面部图像、人口统计学信息和临床笔记,提升预测准确性,缩小诊断差距。

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