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Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院)

2026-06-25 至 2026-06-25 共收录 10
2606.25606 2026-06-25 cs.CV cs.AI cs.LG 新提交

Expresso-AI: Explainable Video-Based Deep Learning Models for Depression Diagnosis

Expresso-AI: 基于可解释视频的深度学习模型用于抑郁症诊断

Felipe Moreno, Sharifa Alghowinem, Hae Won Park, Cynthia Breazeal

机构 * Media Lab MIT Cambridge, USA(媒体实验室 MIT 摄影实验室 美国剑桥)

AI总结 提出一种可解释的深度学习框架,通过微调动作识别预训练的DCNN,分析面部视频中的时空特征,生成显著性图以解释模型决策,同时提升抑郁症严重程度预测性能。

Comments 8 pages. Accepted at the 2023 11th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII). Code: https://github.com/felmoreno1726/Expresso-AI

Journal ref 2023 11th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII), 2023, pp. 1-8

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2606.25386 2026-06-25 cs.RO 新提交

Commerge: Communication-Efficient, Robust, and Fast LiDAR Map Merging Framework for Multi-Robot Coordination in Resource-Constrained Scenarios

Commerge:面向资源受限场景的多机器人协调的高效通信、鲁棒且快速的LiDAR地图合并框架

Hogyun Kim, Jiwon Choi, Juwon Kim, Geonmo Yang, Seokhwan Jeong, Hyungtae Lim, Younggun Cho

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, INHA University, S.Korea(电气与计算机工程系,INHA大学,韩国) Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS), Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA(信息与决策系统实验室(LIDS),麻省理工学院,美国马萨诸塞州剑桥)

AI总结 提出Commerge框架,通过图论选择性数据交换将多机器人LiDAR地图合并的通信量降低高达5000倍,同时保持对齐精度,实现MB级数据交换。

Comments 32 pages, 32 figures

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2606.25152 2026-06-25 cs.CL cs.AI 新提交

Hitting a Moving Target: Test-Time Adaptation for AI Text Detection under Continual Distribution Shift

击中移动目标:持续分布漂移下AI文本检测的测试时适应

Kevin Ren, Manish Raghavan, Nikhil Garg

机构 * Cornell Tech(康奈尔科技) MIT(麻省理工学院)

AI总结 提出一种基于半监督学习的测试时适应方法,利用推理时未标记样本的同质性,应对AI文本检测中持续出现的分布漂移,显著优于现有监督检测器。

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2606.25008 2026-06-25 cs.LG cs.CL 新提交

Neural Scaling Universality: If Exponents Are Fixed, Time to Understand Coefficients

神经缩放普适性:如果指数固定,是时候理解系数了

Yizhou Liu, Jeff Gore

机构 * Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院)

AI总结 本文论证神经缩放定律中的幂律指数由通用机制固定,而系数对数据和架构细节敏感,理解系数是近期性能提升的关键。

Comments 17 pages, 6 figures

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2606.02867 2026-06-25 cs.MA cs.AI q-bio.PE

The Epi-LLM Framework: probing LLM behavioral priors through epidemiological agent-based models

Epi-LLM框架:通过流行病学基于智能体的模型探究LLM行为先验

Petra Ferencz, Ava Keeling, Tobias O'Keefe, Lorenzo Stigliano, Francesco Di Lauro, Andres Colubri, Jasmina Panovska-Griffiths

机构 * Big Data Institute, Li Ka Shing Center for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, United Kingdom(大数据研究所、李嘉诚健康信息与发现中心、牛津大学、牛津、英国) Leverhulme Centre for Demographic Science, Nuffield Department of Population Health, University of Oxford, Oxford, United Kingdom(勒弗赫姆人口科学中心、努尔菲尔德人口健康系、牛津大学、牛津、英国) Pandemic Sciences Institute, Nuffield Department of Medicine, University of Oxford, Oxford, United Kingdom(流行病学科学研究所、努尔菲尔德医学系、牛津大学、牛津、英国) Department of Genomics and Computational Biology, UMass Chan Medical School, United States(基因组与计算生物学系、UMass Chan医学学校、美国) Broad Institute of Harvard and MIT, United States(哈佛大学和麻省理工学院Broad研究所、美国) The Queen’s College, University of Oxford, Oxford, United Kingdom(女王学院、牛津大学、牛津、英国)

AI总结 提出Epi-LLM框架,整合基于智能体的建模、真实流行病游戏和大语言模型,模拟疫情中智能体行为,发现LLM智能体减少峰值感染,感知健康严重性是隔离行为最强预测因子,且LLM架构影响疫情动态。

Comments Submitted to American Journal of Epidemiology

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2602.12024 2026-06-25 cs.RO 版本更新

Adaptive-Horizon Conflict-Based Search for Closed-Loop Multi-Agent Path Finding

自适应视界冲突搜索用于闭环多智能体路径规划

Jiarui Li, Federico Pecora, Runyu Zhang, Gioele Zardini

机构 * Laboratory for Information and Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology(信息与决策系统实验室,麻省理工学院) Schwarzman College of Computing(施瓦茨曼计算学院)

AI总结 提出ACCBS算法,通过动态调整规划视界和重用约束树,在有限计算预算下快速生成高质量可行解,兼具渐近最优性和扰动适应性。

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2602.06566 2026-06-25 cs.CV cs.AI cs.CL 版本更新

SPARC: Separating Perception And Reasoning Circuits for Test-time Scaling of VLMs

SPARC: 分离感知与推理回路以实现VLM的测试时扩展

Niccolo Avogaro, Nayanika Debnath, Li Mi, Thomas Frick, Junling Wang, Zexue He, Hang Hua, Konrad Schindler, Mattia Rigotti

机构 * ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) IBM Research(IBM研究院) MIT-IBM Watson AI Lab(麻省理工-IBM沃森人工智能实验室)

AI总结 提出SPARC框架,通过显式分离视觉感知与推理,实现测试时动态扩展和不对称计算分配,在视觉推理任务中优于基线方法。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

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2601.02193 2026-06-25 cs.LG cs.DS stat.ML 版本更新

Learning with Monotone Adversarial Corruptions

单调对抗性损坏下的学习

Kasper Green Larsen, Chirag Pabbaraju, Abhishek Shetty

机构 * Aarhus University(奥胡斯大学) Stanford University(斯坦福大学) MIT(麻省理工学院)

AI总结 研究单调对抗性损坏模型下标准机器学习算法的局限性,发现最优分类算法在该设置下表现次优,而基于一致收敛的算法保持性能。

Comments added a few references in related work

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2511.05933 2026-06-25 cs.CL cs.AI 版本更新

Reinforcement Learning Improves Traversal of Parametric Knowledge in LLMs

强化学习改善LLM中参数化知识的遍历

Renfei Zhang, Manasa Kaniselvan, Rylan Schaeffer abd Niloofar Mireshghallah

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) MIT(麻省理工学院) Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 本文发现强化学习提升LLM知识回忆能力,原因在于改进了模型对参数化知识层次结构的遍历技能,而非获取新知识。

Comments `

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2501.15373 2026-06-25 eess.SY cs.AI cs.LG cs.SY math.OC nlin.AO 版本更新

Safe Learning Control with Optimality and Stability Guarantees

具有最优性和稳定性保证的安全学习控制

Xinyang Wang, Hongwei Zhang, Shimin Wang, Wei Xiao, Martin Guay

机构 * Shenzhen Key Lab for Advanced Motion Control and Modern Automation Equipments, School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, Guangdong 518055, China(深圳先进 motion 控制与现代自动化装备重点实验室,智能科学与工程学院,哈尔滨工业大学,深圳,广东 518055,中国) School of Data Science, Lingnan University, Hong Kong(数据科学学院,岭南大学,香港) School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore(电气与电子工程学院,南洋理工大学,新加坡) MIT CSAIL

AI总结 针对非线性系统在高相对度状态约束和未知扰动下的强化学习控制,提出高阶倒数型控制障碍函数处理约束,并通过梯度相似性概念和自适应机制在保证安全的同时提升性能。

Comments 16 pages, 6 figures

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