Down with the Hierarchy: The 'H' in HNSW Stands for "Hubs"
机构 * Argmax Inc.（Argmax公司） ； MIT CSAIL ； Google DeepMind（谷歌DeepMind）
Comments 17 pages
高校专区
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
Fast-dLLM: Training-free Acceleration of Diffusion LLM by Enabling KV Cache and Parallel Decoding
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； NVIDIA ； MIT（麻省理工学院）
Neural Graph Matching Improves Retrieval Augmented Generation in Molecular Machine Learning
机构 * Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, United States（麻省理工学院）
Comments ICML 2025
Parameters vs FLOPs: Scaling Laws for Optimal Sparsity for Mixture-of-Experts Language Models
机构 * Apple（苹果公司） ； MIT（麻省理工学院）
SHuBERT: Self-Supervised Sign Language Representation Learning via Multi-Stream Cluster Prediction
机构 * TTI-Chicago（TTI-芝加哥） ； MIT CSAIL
Comments Fixed Figure 1. ACL 2025
SymbolFit: Automatic Parametric Modeling with Symbolic Regression
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； European Organization for Nuclear Research (CERN)（欧洲核子研究中心） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究所）
Comments 52 pages, 35 figures. Under review. The API can be used out-of-the-box and is available at https://github.com/hftsoi/symbolfit
Journal ref Comput. Softw. Big Sci. 9, 12 (2025)
Activation Reward Models for Few-Shot Model Alignment
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室）
Evaluating Large Language Models for Multimodal Simulated Ophthalmic Decision-Making in Diabetic Retinopathy and Glaucoma Screening
机构 * Ophthalmology Department, São Paulo Federal University（圣保罗联邦大学眼科部） ； Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Mathematics and Computer Science Laboratory（巴黎萨克莱大学、中央超导实验室数学与计算机科学实验室） ； Laboratory for Computational Physiology, Massachusetts Institute of Technology（计算生理学实验室、麻省理工学院）
cp_measure: API-first feature extraction for image-based profiling workflows
机构 * Broad Institute of MIT（麻省理工学院Broad研究所） ； Institute of Computational Biology, Helmholtz Zentrum München（亥姆霍兹慕尼黑研究中心计算生物学研究所）
Comments 10 pages, 4 figures, 4 supplementary figures. CODEML Workshop paper accepted (non-archival), as a part of ICML2025 events
VISTA: Open-Vocabulary, Task-Relevant Robot Exploration with Online Semantic Gaussian Splatting
机构 * Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（航空与航天系，斯坦福大学） ； MIT Lincoln Laboratory（MIT林肯实验室）
Comments 9 pages, 4 figures
CU-Multi: A Dataset for Multi-Robot Data Association
机构 * Autonomous Robotics and Perception Group in the Computer Science Department at the University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校计算机科学系自主机器人与感知小组） ； Aerospace Controls Laboratory at Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院航空航天控制实验室） ； Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory at Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Human-Aware Robotic Exploration Lab at University of California Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校人感知机器人探索实验室）
Comments 8 pages, 6 figures, 4 tables
VLM2-Bench: A Closer Look at How Well VLMs Implicitly Link Explicit Matching Visual Cues
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
Comments Project Page: https://vlm2-bench.github.io/ Camera Ready version
Three-Stream Temporal-Shift Attention Network Based on Self-Knowledge Distillation for Micro-Expression Recognition
机构 * MOEMIL Laboratory, School of Optoelectronic Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, 611731, China（电子科学与技术大学光电科学与工程学院） ； School of Optoelectronic Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学光电科学与工程学院） ； UESTC-MIT Joint Institute of Intelligent Microtechnique, Yibin, 644000, China（UESTC-MIT智能微技术联合研究所）
Squat: Quant Small Language Models on the Edge
机构 * Northeastern University（东北大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学）
Comments Accepeted by ICCAD 2025
Box Pose and Shape Estimation and Domain Adaptation for Large-Scale Warehouse Automation
机构 * Laboratory for Information & Decision Systems (LIDS)（信息与决策系统实验室） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Symbotic（Symbotic公司） ； Vector Institute University of Toronto（多伦多大学向量研究所）
Comments 12 pages, 6 figures. This work will be presented at the 19th International Symposium on Experimental Robotics (ISER2025)
Aligning Learning and Endogenous Decision-Making
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； IBM Research（IBM研究院）
Learning Attentive Neural Processes for Planning with Pushing Actions
机构 * Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology（计算机科学与人工智能实验室，麻省理工学院）
Comments Presented at 2025 RoboReps Workshop
STONet: A neural operator for modeling solute transport in micro-cracked reservoirs
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Sharif University of Technology（沙斐大学） ； Cornell University（康奈尔大学）
Large Language Model Confidence Estimation via Black-Box Access
机构 * IBM Research Yorktown Heights（IBM研究院纽约高地分部） ； IBM Research（IBM研究院） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Microsoft New York（微软纽约分公司）
Comments Accepted to TMLR 2025
Emerging Microelectronic Materials by Design: Navigating Combinatorial Design Space with Scarce and Dispersed Data
机构 * Department of Mechanical Engineering, Northwestern University, Evanston, IL 60208, United States（机械工程系，西北大学） ； Department of Materials Science and Engineering, Northwestern University, Evanston, IL 60208, United States（材料科学与工程系，西北大学） ； Department of Industrial Engineering and Management Sciences, Northwestern University, Evanston, IL 60208, United States（工业工程与管理科学系，西北大学） ； Department of Materials Science and Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, United States（材料科学与工程系，麻省理工学院）
Comments 31 pages, 9 figures
Journal ref Acc. Mater. Res. 6, 730-741 (2025)
Federated Timeline Synthesis: Scalable and Private Methodology For Model Training and Deployment
机构 * Snowflake AI Research（Snowflake人工智能研究院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； AGH University of Krakow（克拉科夫AGH大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院）
Comments conference paper
IR3D-Bench: Evaluating Vision-Language Model Scene Understanding as Agentic Inverse Rendering
机构 * CUHK（香港中文大学） ； TJU（天津大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院） ； HKUST（香港科技大学） ； XMU（厦门大学） ； MIT（麻省理工学院）
Comments Project Page: https://ir3d-bench.github.io/
External Data-Enhanced Meta-Representation for Adaptive Probabilistic Load Forecasting
机构 * Department of Electrical, Computer and Energy Engineering, Arizona State University（电气、计算机与能源工程系，亚利桑那州立大学） ； 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）
Comments 10 pages
Potemkin Understanding in Large Language Models
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Chicago（芝加哥大学）
Aligning Evaluation with Clinical Priorities: Calibration, Label Shift, and Error Costs
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Northeastern University（东北大学） ； Indiana University（印第安纳大学）
FedEx-LoRA: Exact Aggregation for Federated and Efficient Fine-Tuning of Foundation Models
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
Comments ACL 2025 - Oral. Raghav Singhal and Kaustubh Ponkshe contributed equally to this work
Remove Symmetries to Control Model Expressivity and Improve Optimization
机构 * Research Laboratory of Electronics, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院电子研究实验室） ； Physics & Informatics Laboratories, NTT Research（NTT研究物理与信息实验室） ； Computer and Communication Sciences, École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院计算机与通信科学） ； Department of Physics, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院物理系）
Comments preprint
Deepfake Caricatures: Amplifying attention to artifacts increases deepfake detection by humans and machines
机构 * MIT（麻省理工学院）
Comments 11 pages, 5 figures, 4 tables
Learning Networks from Wide-Sense Stationary Stochastic Processes
机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； MIT Energy Initiative（麻省理工学院能源倡议）
Mitigating Metropolitan Carbon Emissions with Dynamic Eco-driving at Scale
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Utah Department of Transportation（犹他州交通部门）
Comments Accepted for publication at Transportation Research Part C: Emerging Technologies
