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University of Michigan(密歇根大学安娜堡分校)

共收录 1281
2512.15699 2025-12-18 cs.LG cs.SE

FrontierCS: Evolving Challenges for Evolving Intelligence

FrontierCS: 蒸馏智能面临的挑战

Qiuyang Mang, Wenhao Chai, Zhifei Li, Huanzhi Mao, Shang Zhou, Alexander Du, Hanchen Li, Shu Liu, Edwin Chen, Yichuan Wang, Xieting Chu, Zerui Cheng, Yuan Xu, Tian Xia, Zirui Wang, Tianneng Shi, Jianzhu Yao, Yilong Zhao, Qizheng Zhang, Charlie Ruan, Zeyu Shen, Kaiyuan Liu, Runyuan He, Dong Xing, Zerui Li, Zirong Zeng, Yige Jiang, Lufeng Cheng, Ziyi Zhao, Youran Sun, Wesley Zheng, Meiyuwang Zhang, Ruyi Ji, Xuechang Tu, Zihan Zheng, Zexing Chen, Kangyang Zhou, Zhaozi Wang, Jingbang Chen, Aleksandra Korolova, Peter Henderson, Pramod Viswanath, Vijay Ganesh, Saining Xie, Zhuang Liu, Dawn Song, Sewon Min, Ion Stoica, Joseph E. Gonzalez, Jingbo Shang, Alvin Cheung

机构 * UC Berkeley(加州大学伯克利分校) Princeton University(普林斯顿大学) UCSD(加州大学圣迭戈分校) X-camp Academy(X-camp学院) Georgia Tech(佐治亚理工学院) Stanford University(斯坦福大学) University of Washington(华盛顿大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) University of Toronto(多伦多大学) UIUC(伊利诺伊大学香槟分校) University of Michigan(密歇根大学) New York University(纽约大学) MIT(麻省理工学院)

AI总结 FrontierCS是一个针对未知最优解的计算机科学开放性问题基准测试,旨在评估模型在算法和研究任务中的推理能力,发现现有模型在复杂问题上仍需提升。

Comments Code with instruction: https://github.com/FrontierCS/Frontier-CS

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2505.24431 2025-12-18 cs.CV

Bridging 3D Anomaly Localization and Repair via High-Quality Continuous Geometric Representation

通过高质量连续几何表示弥合3D异常定位与修复

Bozhong Zheng, Jinye Gan, Xiaohao Xu, Xintao Chen, Wenqiao Li, Xiaonan Huang, Na Ni, Yingna Wu

机构 * ShanghaiTech University(上海科技大學) University of Michigan, Ann Arbor(密歇根大學安娜堡分校)

AI总结 PASDF通过学习连续、姿态不变的几何表示,实现了3D异常检测与修复的统一,取得了优异的检测性能和修复效果。

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2509.18638 2025-12-17 cs.CV cs.AI

Learning neuroimaging models from health system-scale data

从健康系统级数据中学习神经影像模型

Yiwei Lyu, Samir Harake, Asadur Chowdury, Soumyanil Banerjee, Rachel Gologorsky, Shixuan Liu, Anna-Katharina Meissner, Akshay Rao, Chenhui Zhao, Akhil Kondepudi, Cheng Jiang, Xinhai Hou, Rushikesh S. Joshi, Volker Neuschmelting, Ashok Srinivasan, Dawn Kleindorfer, Brian Athey, Vikas Gulani, Aditya Pandey, Honglak Lee, Todd Hollon

机构 * University of Michigan Computer Science and Engineering(密歇根大学计算机科学与工程系) University of Michigan Neurosugery(密歇根大学神经外科) University of Cologne Neurosugery(科隆大学神经外科) University of Michigan Radiology(密歇根大学放射学) University of Michigan Neurology(密歇根大学神经病学) University of Michigan Computational Medicine and Bioinformatics(密歇根大学计算医学与生物信息学)

AI总结 Prima是一款基于健康系统级数据训练的视觉语言模型,用于神经影像学,实现了高准确率的诊断和临床决策支持。

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2512.13561 2025-12-16 cs.RO

Near-Field Perception for Safety Enhancement of Autonomous Mobile Robots in Manufacturing Environments

近场感知用于制造环境中自主移动机器人的安全增强

Li-Wei Shih, Ruo-Syuan Mei, Jesse Heidrich, Hui-Ping Wang, Joel Hooton, Joshua Solomon, Jorge Arinez, Guangze Li, Chenhui Shao

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Michigan, MI 48109, USA Materials \& Manufacturing Systems Research, General Motors R \& D, Warren, MI 48092, USA

AI总结 本文提出三级近场感知框架,通过光断续检测、光位移测量和计算机视觉分类,提升自主移动机器人在制造环境中的安全性能。

Comments Submitted to the 54th SME North American Manufacturing Research Conference (NAMRC 54)

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2512.13094 2025-12-16 cs.RO cs.AI

Sequence of Expert: Boosting Imitation Planners for Autonomous Driving through Temporal Alternation

专家序列:通过时间交替提升自动驾驶的模仿规划器

Xiang Li, Gang Liu, Weitao Zhou, Hongyi Zhu, Zhong Cao

机构 * HighTech Lab, Tsinghua University(清华大学高科技实验室) School of Mobility, Tsinghua University(清华大学移动学院) University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 专家序列通过时间交替策略提升自动驾驶模仿规划器的闭环性能,显著改进了模型表现和训练效率。

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2512.12508 2025-12-16 cs.CV cs.LG

Generative Spatiotemporal Data Augmentation

生成性时空数据增强

Jinfan Zhou, Lixin Luo, Sungmin Eum, Heesung Kwon, Jeong Joon Park

机构 * University of Chicago(芝加哥大学) University of Michigan, Ann Arbor(安娜堡大学) DEVCOM Army Research Laboratory(陆军研究实验室)

AI总结 本文提出利用视频扩散模型生成时空数据以增强模型性能,尤其在数据稀缺情况下提升模型表现。

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2510.09561 2025-12-16 cs.CV

TC-LoRA: Temporally Modulated Conditional LoRA for Adaptive Diffusion Control

TC-LoRA: 基于时间调节的条件LoRA用于自适应扩散控制

Minkyoung Cho, Ruben Ohana, Christian Jacobsen, Adityan Jothi, Min-Hung Chen, Z. Morley Mao, Ethem Can

机构 * University of Michigan(密歇根大学) NVIDIA(英伟达)

AI总结 TC-LoRA通过动态调整模型权重实现自适应扩散控制,提升生成保真度和空间条件符合性。

Comments Project Page: https://minkyoungcho.github.io/tc-lora/; NeurIPS 2025 Workshop on SPACE in Vision, Language, and Embodied AI (SpaVLE); 10 pages

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2512.12058 2025-12-16 cs.RO

A Stochastic Approach to Terrain Maps for Safe Lunar Landing

为安全月球着陆的地形图提供随机方法

Anja Sheppard, Chris Reale, Katherine A. Skinner

机构 * Draper Scholar University of Michigan(Draper学者 密歇根大学) The Charles Stark Draper Laboratory(查尔斯·斯塔克·德拉珀实验室) University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 本文提出利用高斯过程生成随机高程图的方法,以更准确地建模月球地形不确定性,提升月球着陆的安全性。

Comments Accepted to IEEE Aerospace 2026

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2506.21329 2025-12-16 cs.AI physics.soc-ph

Active Inference AI Systems for Scientific Discovery

主动推断AI系统用于科学发现

Karthik Duraisamy

机构 * Michigan Institute for Computational Discovery & Engineering(密歇根计算发现与工程研究所) University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 本文提出主动推断AI系统,通过结合缓慢假设生成与快速验证推理,利用因果和多模态模型促进科学发现,强调人类判断在处理不确定性中的关键作用。

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2510.06215 2025-12-15 cs.CV

Fine-grained Defocus Blur Control for Generative Image Models

细粒度模糊模糊控制用于生成图像模型

Ayush Shrivastava, Connelly Barnes, Xuaner Zhang, Lingzhi Zhang, Andrew Owens, Sohrab Amirghodsi, Eli Shechtman

机构 * University of Michigan(密歇根大学) Adobe Research(Adobe研究)

AI总结 本文提出了一种基于EXIF数据的文本到图像扩散模型,通过生成可控的镜头模糊效果,实现细粒度的模糊控制,提升图像生成的可控性与真实性。

Comments Project link: https://www.ayshrv.com/defocus-blur-gen

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2512.11076 2025-12-15 cs.CV eess.IV

E-CHUM: Event-based Cameras for Human Detection and Urban Monitoring

E-CHUM:基于事件的相机用于人类检测和城市监控

Jack Brady, Andrew Dailey, Kristen Schang, Zo Vic Shong

机构 * University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 本文提出利用基于事件的相机进行城市动态研究,结合多传感器融合以提升监控效果和隐私保护。

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2512.10927 2025-12-12 cs.CV

FoundationMotion: Auto-Labeling and Reasoning about Spatial Movement in Videos

FoundationMotion: 自动标注与视频中空间运动的推理

Yulu Gan, Ligeng Zhu, Dandan Shan, Baifeng Shi, Hongxu Yin, Boris Ivanovic, Song Han, Trevor Darrell, Jitendra Malik, Marco Pavone, Boyi Li

机构 * MIT(麻省理工学院) NVIDIA(英伟达) UMich(密歇根大学) UC Berkeley(加州大学伯克利分校) Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 FoundationMotion通过自动数据整理管道生成大规模细粒度运动数据集,提升开源模型在运动理解与空间推理任务中的性能。

Comments Code is available at https://github.com/Wolfv0/FoundationMotion/tree/main

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2512.10294 2025-12-12 cs.RO cs.SY eess.SY

Lies We Can Trust: Quantifying Action Uncertainty with Inaccurate Stochastic Dynamics through Conformalized Nonholonomic Lie Groups

我们能信任的谎言:通过符合化非守恒李群量化动作不确定性

Luís Marques, Maani Ghaffari, Dmitry Berenson

机构 * Robotics Department, University of Michigan(密歇根大学机器人系)

AI总结 本文提出CLAPS算法,利用非守恒李群结构,通过符合预测方法在非欧几里得配置空间中量化动作不确定性,提升预测区域的体积效率。

Comments 13 pages, 7 figures. Under review

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2509.06120 2025-12-12 cs.LG stat.ML

If generative AI is the answer, what is the question?

如果生成式AI是答案,那么问题又是什么?

Ambuj Tewari

机构 * University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 本文探讨生成式AI的基础,分析其与预测、压缩和决策的关系,并介绍生成模型家族及社会负责任生成的关键问题。

Comments To appear as a book chapter in a Springer book titled "Statistical Foundations and Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning" and edited by S. Ejaz Ahmed, Pierre Alquier, Yi Li, Shuangge Ma

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2512.10117 2025-12-12 cs.LG cs.AI cs.RO cs.SY eess.SP eess.SY

CHyLL: Learning Continuous Neural Representations of Hybrid Systems

CHyLL:学习混合系统的连续神经表示

Sangli Teng, Hang Liu, Jingyu Song, Koushil Sreenath

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) University of Michigan, Ann Arbor(密歇根大学安娜堡分校)

AI总结 CHyLL通过学习混合系统的连续神经表示,解决了连续和离散动态结合的挑战,实现了无轨迹分割的高精度流动预测和拓扑不变量识别。

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2512.09912 2025-12-11 stat.ML cs.AI cs.LG

Supervised learning pays attention

监督学习关注

Erin Craig, Robert Tibshirani

机构 * Department of Biostatistics, University of Michigan(密歇根大学生物统计学系) Departments of Biomedical Data Science and Statistics, Stanford University(斯坦福大学生物医学数据科学与统计学系)

AI总结 本研究提出了一种基于注意力加权的监督学习方法,用于表格数据,通过局部模型拟合和特征选择提升预测性能与可解释性。

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2512.09074 2025-12-11 cs.LG

Modular Deep-Learning-Based Early Warning System for Deadly Heatwave Prediction

模块化深度学习早期预警系统用于致命热浪预测

Shangqing Xu, Zhiyuan Zhao, Megha Sharma, José María Martín-Olalla, Alexander Rodríguez, Gregory A. Wellenius, B. Aditya Prakash

机构 * College of Computing, Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院计算机学院) Departamento de Física de la Materia Condensada, Facultad de Física, Universidad de Sevilla(塞维利亚大学物理系凝聚态物理部门) Computer Science and Engineering, University of Michigan(密歇根大学计算机科学与工程学院) Department of Environmental Health, School of Public Health, Boston University(波士顿大学公共卫生学院环境健康系)

AI总结 DeepTherm通过模块化深度学习方法,无需历史热相关死亡率数据,实现对致命热浪的早期预警预测。

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2412.11927 2025-12-11 cs.AI cs.CL

Transparent and Coherent Procedural Mistake Detection

透明且一致的程序性错误检测

Shane Storks, Itamar Bar-Yossef, Yayuan Li, Zheyuan Zhang, Jason J. Corso, Joyce Chai

机构 * University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 本文提出了一种透明且一致的程序性错误检测方法,通过生成视觉自我对话的合理性来提高检测性能,并利用NLI模型制定自动化指标以评估生成的合理性一致性。

Comments EMNLP 2025

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2512.08920 2025-12-10 cs.RO cs.LG

OSMO: Open-Source Tactile Glove for Human-to-Robot Skill Transfer

OSMO:开源触觉手套用于人到机器人技能转移

Jessica Yin, Haozhi Qi, Youngsun Wi, Sayantan Kundu, Mike Lambeta, William Yang, Changhao Wang, Tingfan Wu, Jitendra Malik, Tess Hellebrekers

机构 * Meta FAIR University of Michigan(密歇根大学) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学)

AI总结 OSMO通过触觉手套实现人到机器人技能转移,利用触觉数据提升机器人操作性能。

Comments Project website: https://jessicayin.github.io/osmo_tactile_glove/

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2505.17304 2025-12-10 cs.LG math.OC

Understanding the Implicit Regularization of Gradient Descent in Over-parameterized Models

理解过度参数化模型中梯度下降的隐式正则化

Jianhao Ma, Geyu Liang, Salar Fattahi

机构 * University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Amazon(亚马逊) University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 本文提出 IPGD 方法,通过微小扰动和小偏差率,在过度参数化模型中实现隐式正则化,提升收敛到低维解的能力。

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2512.07969 2025-12-10 cs.RO cs.CV

Sparse Variable Projection in Robotic Perception: Exploiting Separable Structure for Efficient Nonlinear Optimization

稀疏变量投影在机器人感知中的应用:利用可分离结构实现高效的非线性优化

Alan Papalia, Nikolas Sanderson, Haoyu Han, Heng Yang, Hanumant Singh, Michael Everett

机构 * Northeastern University, USA(东北大学) University of Michigan(密歇根大学) Harvard University(哈佛大学)

AI总结 本文提出了一种针对具有规范对称性的机器人感知问题的变量投影方法,通过利用可分离性和稀疏性,提高了非线性优化的效率和准确性。

Comments 8 pages, submitted for review

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2504.16828 2025-12-09 cs.LG cs.AI cs.CL

Process Reward Models That Think

能够思考的过程奖励模型

Muhammad Khalifa, Rishabh Agarwal, Lajanugen Logeswaran, Jaekyeom Kim, Hao Peng, Moontae Lee, Honglak Lee, Lu Wang

机构 * University of Michigan(密歇根大学) Mila LG AI Research(LG人工智能研究) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Equal supervision(共同监督)

AI总结 ThinkPRM通过生成长CoT验证链实现高效过程奖励模型,以更少的监督标签在多个基准测试中超越现有方法。

Comments Add new ablation and minor writing fixes

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2512.06190 2025-12-09 cs.CV cs.AI cs.LG eess.IV

Multi-Modal Zero-Shot Prediction of Color Trajectories in Food Drying

多模态零样本预测食品干燥中的颜色轨迹

Shichen Li, Ahmadreza Eslaminia, Chenhui Shao

机构 * Department of Mechanical Science and Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA(机械科学与工程系,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Department of Mechanical Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA(机械工程系,密歇根大学安娜堡分校)

AI总结 本文提出一种多模态零样本方法,通过整合高维时间颜色信息和干燥参数,实现对食品干燥中颜色轨迹的高效预测,显著提升预测精度和泛化能力。

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2512.05996 2025-12-09 cs.CV cs.CY cs.RO eess.IV

FishDetector-R1: Unified MLLM-Based Framework with Reinforcement Fine-Tuning for Weakly Supervised Fish Detection, Segmentation, and Counting

FishDetector-R1: 基于统一MLLM框架的弱监督鱼类检测、分割与计数强化微调方法

Yi Liu, Jingyu Song, Vedanth Kallakuri, Katherine A. Skinner

机构 * University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 FishDetector-R1通过统一MLLM框架和强化学习微调,实现了弱监督下的鱼类检测、分割与计数的高效准确提升。

Comments 18 pages, under review

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2511.09241 2025-12-09 cs.RO

Unveiling the Impact of Data and Model Scaling on High-Level Control for Humanoid Robots

揭示数据与模型扩展对双足机器人高层控制的影响

Yuxi Wei, Zirui Wang, Kangning Yin, Yue Hu, Jingbo Wang, Siheng Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Zhejiang University(浙江大学) University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 SCHUR通过大规模数据集和可扩展学习框架,提升了双足机器人高层控制的运动生成和文本-运动对齐性能。

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2506.12758 2025-12-09 cs.CL

Democratic or Authoritarian? Probing a New Dimension of Political Biases in Large Language Models

民主或威权?探讨大型语言模型中政治偏见的新维度

David Guzman Piedrahita, Irene Strauss, Bernhard Schölkopf, Rada Mihalcea, Zhijing Jin

机构 * University of Zürich(苏黎世大学) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) MPI for Intelligent Systems(智能系统研究所) University of Michigan(密歇根大学) University of Toronto(多伦多大学)

AI总结 本文探讨了大型语言模型在民主与威权政治偏见方面的表现,通过引入F-scale、FavScore和角色模型探测方法,揭示了模型在不同语言提示下对民主与威权倾向性的差异。

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2512.05398 2025-12-08 cs.CV

The Dynamic Prior: Understanding 3D Structures for Casual Dynamic Videos

动态先验:为随意动态视频理解3D结构

Zhuoyuan Wu, Xurui Yang, Jiahui Huang, Yue Wang, Jun Gao

机构 * PKU(北京大学) NVIDIA(英伟达) USC(南加州大学) University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 本文提出动态先验模型,利用Vision-Language Models和SAM2实现无需任务特定训练的动态物体识别,提升结构3D理解的准确性和鲁棒性。

Comments Code is available at https://github.com/wuzy2115/DYNAPO

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2512.05079 2025-12-05 cs.CV cs.RO

Object Reconstruction under Occlusion with Generative Priors and Contact-induced Constraints

在遮挡下利用生成先验和接触诱导约束进行物体重建

Minghan Zhu, Zhiyi Wang, Qihang Sun, Maani Ghaffari, Michael Posa

机构 * University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 本文提出了一种结合生成先验和接触诱导约束的方法,用于在遮挡下提高物体重建的准确性。

Comments Project page: https://contactgen3d.github.io/

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2512.04323 2025-12-05 cs.CV cs.AI cs.CE cs.LG

Bayes-DIC Net: Estimating Digital Image Correlation Uncertainty with Bayesian Neural Networks

贝叶斯DIC网络:基于贝叶斯神经网络的数字图像相关不确定性估计

Biao Chen, Zhenhua Lei, Yahui Zhang, Tongzhi Niu

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Michigan(密歇根大学机械工程系) School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学机械科学与工程学院) Department of Mechanical Engineering, Northwestern University(西北大学机械工程系) School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University(湖南大学人工智能与机器人学院)

AI总结 贝叶斯DIC网络通过生成高质量DIC数据集和引入贝叶斯神经网络,提升位移场预测的准确性和可靠性。

Comments 17 pages, 8 figures

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2512.04307 2025-12-05 cs.LG cs.AI

Evaluating Long-Context Reasoning in LLM-Based WebAgents

评估基于大语言模型的WebAgent的长上下文推理能力

Andy Chung, Yichi Zhang, Kaixiang Lin, Aditya Rawal, Qiaozi Gao, Joyce Chai

机构 * University of Michigan(密歇根大学) Amazon(亚马逊)

AI总结 本文评估了基于大语言模型的WebAgent在长上下文场景中的推理能力,发现随着上下文长度增加,性能显著下降,提出隐式RAG方法以改进任务执行。

Comments Accepted NeurIPS 25 LAW Workshop

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