Imperial College London（帝国理工学院）

Non-Asymptotic Best Policy Identification Guarantees in Online Reinforcement Learning

在线强化学习中的非渐近最优策略识别保证

Joseph Lazzaro, Alessio Russo, Aldo Pacchiano

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Boston University（波士顿大学） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT和哈佛大学Broad研究所） 纠错

AI总结 研究在线表格强化学习中的最优策略识别问题，通过为导航与停止（NaS）算法提供非渐近样本复杂度保证，揭示其样本复杂度不仅依赖特征时间，还与MDP连通性等有关，填补了相关空白。

Comments 64 pages, 2 figures

Hierarchical Wireless Foundation Model for Multi-Task Optimization

用于多任务优化的分层无线基础模型

Yangjing Wang, Ouya Wang, Shenglong Zhou, Geoffrey Ye Li

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Imperial College London（电气与电子工程系，工程学院，伦敦帝国理工学院） ； School of Mathematics and Statistics, Beijing Jiaotong University（数学与统计学学院，北京交通大学） 纠错

AI总结 针对下一代无线网络中人工智能技术泛化瓶颈问题，提出分层无线基础模型（WFM），通过几何感知交叉注意力耦合上下游模块，采用混合训练策略，实现多任务优化，学习高保真信道表示，降低延迟，有强大泛化能力。

Comments 15 pages, 10 figures, 3 tables

Certified Training for Convolutional Perturbations

卷积扰动的认证训练

Benedikt Brückner, Alessio Lomuscio

机构 * Safe Intelligence（安全智能） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

AI总结 研究视觉模型受扰动问题，提出利用卷积扰动编码的认证训练方法，显著优于对抗训练，在CIFAR10上对运动模糊有超80%鲁棒准确率，且标准准确率相当。

AoA: Theorem Proving Agent over Abstract Syntax Tree of Redesigned Language

AoA：基于重新设计语言抽象语法树的定理证明智能体

Qiyuan Xu, Joshua Ong Jun Leang, Renxi Wang, Wenda Li, Haonan Li, Luke Ong, Conrad Watt

机构 * Nanyang Technological University Singapore（南洋理工大学新加坡分校） ； Imperial College London London, UK（伦敦帝国理工学院伦敦分校） ； University of Edinburgh Edinburgh, UK（爱丁堡大学爱丁堡分校） 纠错

AI总结 研究针对交互式定理证明中人工操作限制可扩展性及基于LLM的证明智能体成本高的问题，提出将智能体从源文本提升到抽象语法树的方法，实现了AoA，在多个方面有显著提升且解决更多难题。

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Chemical filters for ultra-high-throughput materials screening and generation

用于超高通量材料筛选和生成的化学过滤器

Kinga O. Mastej, Panyalak Detrattanawichai, Hyunsoo Park, Anthony Onwuli, Masahiro Negishi, Aron Walsh

机构 * Department of Materials, Imperial College London（帝国理工学院材料系） 纠错

AI总结 研究针对AI生成材料成分不合理问题，引入化学有效性算子，基于SMACT包构建氧化态模型，通过可调阈值支持不同工作流程。经基准测试，该算子能过滤不合理成分，还可作强化学习奖励，为氧化态感知生成模型奠定基础。

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