New York University（纽约大学）

Unlocking the Forecasting Economy: A Suite of Datasets for the Full Lifecycle of Prediction Market: [Experiments \& Analysis]

解锁预测经济：一个用于预测市场全生命周期的数据集套件：[实验与分析]

Huaiyu Jia, Luofeng Zhou, Wentao Zhang, Lin William Cong, Siguang Li, Shuo Sun

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； New York University（纽约大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出首个持续维护的去中心化预测市场全生命周期数据集，通过整合市场元数据、交易记录和预言机事件，提供可复现且可扩展的数据模型，用于分析市场活动及NBA和CPI案例。

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Kalman Filter Enhanced GRPO for Reinforcement Learning-Based Language Model Reasoning

卡尔曼滤波增强的GRPO用于基于强化学习的语言模型推理

Hu Wang, Congbo Ma, Ian Reid, Mohammad Yaqub

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） 纠错

AI总结 本文提出KRPO，通过卡尔曼滤波估计潜在提示级奖励基线，提升语言模型推理的训练奖励和准确性。

Open-Architecture End-to-End System for Real-World Autonomous Robot Navigation

面向真实世界的自主机器人导航开架系统

Venkata Naren Devarakonda, Ali Umut Kaypak, Raktim Gautam Goswami, Naman Patel, Rooholla Khorrambakht, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami

机构 * Control/Robotics Research Laboratory (CRRL), Department of Electrical and Computer Engineering, NYU Tandon School of Engineering（控制/机器人研究实验室（CRRL），电气与计算机工程系，NYU塔恩顿工程学院） 纠错

AI总结 本文提出一种轻量级开架端到端系统，通过整合多组件实现四足机器人实时导航，利用自然语言任务和语义信息构建场景图，基于LLM生成动态计划，实现在多个室内环境中的零样本自主导航。

RespondeoQA: a Benchmark for Bilingual Latin-English Question Answering

RespondeoQA：一种双语拉丁-英语问答基准

Marisa Hudspeth, Patrick J. Burns, Brendan O'Connor

机构 * Manning College of Information & Computer Sciences, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校信息与计算机科学学院） ； Institute for the Study of the Ancient World, New York University（纽约大学古代世界研究院） 纠错

AI总结 本文提出一个包含7800个问答对的双语拉丁-英语问答翻译基准，涵盖拉丁语教学资料中的多种问题类型，评估了三种大语言模型在技能类问题上的表现。

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