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University of Maryland, College Park(马里兰大学帕克分校)

2026-05-13 至 2026-05-13 共收录 4
2605.11622 2026-05-13 cs.CV

RNA-FM: Flow-Matching Generative Model for Genome-wide RNA-Seq Prediction

RNA-FM:基于WSI的全基因组RNA-Seq预测的流匹配生成模型

Yaxuan Song, Jianan Fan, Tianyi Wang, Qiuyue Hu, Hang Chang, Heng Huang, Weidong Cai

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney, Australia(悉尼大学计算机科学学院) Engineering Division, Lawrence Berkeley National Lab, USA(伯克利国家实验室工程部) Berkeley Biomedical Data Science Center, Lawrence Berkeley National Lab, USA(伯克利生物医学数据科学中心) Department of Computer Science, University of Maryland College Park, USA(马里兰大学学院市计算机科学系)

AI总结 本文提出RNA-FM模型,通过流匹配生成框架实现基于WSI的全基因组RNA-Seq预测,利用连续时间条件传输问题学习速度场,实现基因表达分布的映射,提升预测的可扩展性和生物解释性。

Comments 15 pages, 13 tables, 3 figures. Accepted by the Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML2026). Code is available at https://github.com/YXSong000/RNA-FM

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2605.11418 2026-05-13 cs.AI cs.CR

Under the Hood of SKILL.md: Semantic Supply-chain Attacks on AI Agent Skill Registry

深入探究SKILL.md:人工智能代理技能注册中的语义供应链攻击

Shoumik Saha, Kazem Faghih, Soheil Feizi

机构 * Department of Computer Science, University of Maryland - College Park(马里兰大学计算机科学系)

AI总结 研究了SKILL.md文件在AI代理技能生命周期三个阶段中的语义供应链攻击,发现文本触发可影响技能发现、选择和治理,揭示SKILL.md的动态作用。

Comments 31 pages, 21 figures, 10 tables

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2605.08083 2026-05-13 cs.CL

LLMs Improving LLMs: Agentic Discovery for Test-Time Scaling

LLMs改进LLMs:测试时扩展的代理发现

Tong Zheng, Haolin Liu, Chengsong Huang, Huiwen Bao, Sheng Zhang, Rui Liu, Runpeng Dai, Ruibo Chen, Chenxi Liu, Tianyi Xiong, Xidong Wu, Hongming Zhang, Heng Huang

机构 * UMD(马里兰大学) UVA(弗吉尼亚大学) WUSTL(华盛顿大学) UNC(北卡罗来纳大学) Google(谷歌) Meta

AI总结 本文提出AutoTTS框架,通过环境驱动的方法自动发现测试时扩展策略,提升大语言模型性能,实验表明其在数学推理基准上的准确率与成本平衡优于人工设计基线。

Comments 25 pages

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2603.24652 2026-05-13 cs.CL cs.LG

Demystifying When Pruning Works via Representation Hierarchies

通过表示层次解析剪枝何时有效

Shwai He, Guoheng Sun, Haichao Zhang, Yun Fu, Ang Li

机构 * University of Maryland, College Park, USA(美国马里兰大学学院公园分校) Northeastern University, USA(美国东北大学)

AI总结 本文通过分析语言模型内部计算的三个空间,揭示剪枝在非生成任务中有效而在生成任务中失效的原因,为剪枝应用提供指导。

Comments ICML 2026. 24 pages, 21 figures, and 3 tables. Includes an appendix with supplementary experiments and derivations

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