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Northeastern University(东北大学)

2026-06-11 至 2026-06-11 共收录 4
2606.10198 2026-06-11 cs.LG cs.AI cs.CV 版本更新

Density Ridge Selective Prediction for LLM and VLM Hallucination Detection under Calibration Label Scarcity

密度脊选择性预测:校准标签稀缺下的大语言模型与视觉语言模型幻觉检测

Nina I. Shamsi

机构 * Northeastern University Boston, United States(东北大学波士顿分校)

AI总结 针对校准标签稀缺时大语言模型和视觉语言模型的幻觉检测问题,提出基于核密度估计的密度脊方法,利用隐藏状态生成轨迹的六维运动特征图构建响应流形,通过到最近脊顶点的欧氏距离评分,在标签稀缺协议下AUROC提升5-20点。

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2605.12655 2026-06-11 cs.AI cs.MA 版本更新

Robust Instruction Compliance in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

鲁棒的指令遵从:合作多智能体强化学习

Wo Wei Lin, Ethan Rathbun, Enrico Marchesini, Xiang Zhi Tan

机构 * Department of Computer Sciences, Northeastern University(东北大学计算机科学系) Department of Computer Sciences, Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院计算机科学系)

AI总结 针对外部指令中断行为并冲突长期目标的问题,提出宏动作值修正方法(MAVIC),通过修正指令边界的Bellman备份实现一致值估计,在复杂合作环境中保持高指令遵从和基础任务性能。

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2510.06596 2026-06-11 cs.CV cs.AI cs.IT cs.LG math.IT 版本更新

SDQM: Synthetic Data Quality Metric for Object Detection Dataset Evaluation

SDQM:用于目标检测数据集评估的合成数据质量指标

Ayush Zenith, Arnold Zumbrun, Neel Raut, Jing Lin

机构 * Northeastern University, Khoury College of Computer Sciences(东北大学,Khoury 计算科学学院) Binghamton University, School of Computing(布ingham顿大学,计算科学学院) Air Force Research Laboratory, Mission Applications and Infrastructure Section(空军研究实验室,任务应用与基础设施部门)

AI总结 提出SDQM指标,无需模型训练收敛即可评估合成数据质量,与YOLO11的mAP强相关,优于现有指标。

Comments Accepted and Published at SPIE: Journal of Electronic Imaging, Vol. 35, Issue 3

Journal ref Journal of Electronic Imaging 35(3), 033014 (2026)

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2507.17012 2026-06-11 cs.AI cs.CE 版本更新

Sustainability assessment using multimodal AI agents

使用多模态AI代理进行可持续性评估

Zhihan Zhang, Alexander Metzger, Yuxuan Mei, Felix Hähnlein, Zachary Englhardt, Tingyu Cheng, Gregory D. Abowd, Shwetak Patel, Adriana Schulz, Vikram Iyer

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington(保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院,华盛顿大学) Computer Science and Engineering, University of Notre Dame(计算机科学与工程,诺丁汉大学) Electrical and Computer Engineering, Northeastern University(电气与计算机工程,东北大学)

AI总结 提出多模态多代理AI系统,模拟生命周期评估专家与利益相关者协作,自动估算电子设备碳足迹,将数据收集时间从数周缩短至一分钟,误差在19%以内。

Comments This article is published in Nature Electronics, and is available online at: https://www.nature.com/articles/s41928-026-01653-w

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