Decision Tree Learning on Product Spaces
在产品空间上进行决策树学习
机构 * Department of Computer Science, University of Maryland, College Park, USA（大学计算机科学系，马里兰大学，College Park，美国）
AI总结 本文研究了在任意产品分布下决策树贪心启发法的理论分析，证明了贪心算法能构造出近似决策树，并提出了一种无需参数的算法。
Comments ICML 2026
高校专区
University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）
MMOU: A Massive Multi-Task Omni Understanding and Reasoning Benchmark for Long and Complex Real-World Videos
MMOU：面向长且复杂真实世界视频的大规模多任务全模态理解与推理基准
机构 * NVIDIA, USA（NVIDIA美国分公司） ； University of Maryland, College Park, USA（马里兰大学帕克分校）
AI总结 提出MMOU基准，包含2万个人工标注问题与11877个长视频，覆盖13项技能，评估多模态大模型在长视频中的全模态理解与推理能力，最佳闭源模型仅64.2%准确率，开源模型46.8%。
Comments Project Page: https://huggingface.co/datasets/nvidia/MMOU
Conditional neural control variates for variance reduction in Bayesian inverse problems
条件神经控制变量用于贝叶斯逆问题中的方差缩减
机构 * Department of Computer Science University of Central Florida（计算机科学系佛罗里达中央大学） ； Department of Physics and Maryland Center for Fundamental Physics University of Maryland College Park（物理系马里兰根本物理中心马里兰大学学院公园分校）
AI总结 提出条件神经控制变量方法，利用联合模型-数据样本学习摊销控制变量，通过Stein恒等式和分层耦合层架构，显著降低贝叶斯逆问题中蒙特卡洛估计的方差。
Arguments that Alter Minds: LLM Rationales Sway Human (and LLM) Notions of Plausibility
改变思维的观点：LLM 理由影响人类（和 LLM）对合理性的看法
机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校）
AI总结 研究 LLM 生成的赞成/反对理由如何影响人类和 LLM 对常识基准答案的合理性判断，发现理由能显著改变判断，表明 LLM 可影响人类信念。
Comments ACL 2026 Camera-Ready Version
