New York University（纽约大学）

A Variational Framework for LLM Generator-Regulator Games

大语言模型生成器-调节器博弈的变分框架

Quanyan Zhu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Tandon School of Engineering, New York University, Brooklyn, NY, USA（电气工程系，工程学院，纽约大学，布鲁克林，纽约，美国） 纠错

AI总结 提出一个变分框架，将语言生成建模为熵正则化吉布斯分布，将调节建模为最优判别器，通过鞍点问题平衡效用、熵、调节一致性和有限长度可检测性，并通过审查过滤和钓鱼防御案例验证。

The Chandra-Gaia Catalog of Counterparts: Resolving ambiguous Gaia matches to X-ray sources in the Chandra Source Catalog using Machine Learning

钱德拉-盖亚对应体星表：利用机器学习解决钱德拉源星表中X射线源与盖亚源的多重匹配歧义

V. Samuel Pérez-Díaz, Vinay L. Kashyap, Joshua D. Ingram, David Fouhey, Juan Rafael Martínez-Galarza, Pavlos Protopapas, Jeremy J. Drake, Dong-Woo Kim, Cecilia Garraffo

机构 * Center for Astrophysics Harvard \& Smithsonian, 60 Garden St, Cambridge MA 02138, USA ； Harvard John A. Paulson School of Engineering ； Universidad del Rosario, School of Engineering, Science ； The NSF AI Institute for Artificial Intelligence ； New York University, Courant Institute, 60 5th Avenue, New York NY, USA ； Carnegie Mellon University, 5000 Forbes Avenue, Pittsburgh, PA 15213 ； New College of Florida, 5800 Bayshore Road, Sarasota, FL 34243, USA ； Astrophysics Laboratory, 3251 Hanover St, Palo Alto, CA 94304, USA 纠错

AI总结 提出结合源属性（星等、颜色、距离）的机器学习框架，解决钱德拉源星表与盖亚源星表的交叉匹配歧义，为约11.3万个X射线源找到对应体，并识别约2万个假匹配。

Comments Accepted to The Astrophysical Journal. Website: https://www.samuelperezdi.com/chandragaia/

Hierarchical Planning with Latent World Models

基于潜在世界模型的分层规划

Wancong Zhang, Basile Terver, Artem Zholus, Soham Chitnis, Harsh Sutaria, Mido Assran, Randall Balestriero, Amir Bar, Adrien Bardes, Yann LeCun, Nicolas Ballas

机构 * FAIR at Meta（Meta旗下的FAIR） ； New York University（纽约大学） ； Mila - Québec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Brown University（布朗大学） 纠错

AI总结 提出HWM架构，通过多时间尺度潜在世界模型和潜在匹配实现分层模型预测控制，解决长时域任务中单层规划失败和计算爆炸问题。

Zero-Shot Cross-City Generalization in End-to-End Autonomous Driving: Self-Supervised versus Supervised Representations

端到端自动驾驶中的零样本跨城市泛化：自监督与监督表示

Fatemeh Naeinian, Ali Hamza, Haoran Zhu, Anna Choromanska

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, NYU Tandon School of Engineering（电气工程系，纽约大学Tandon工程学院） 纠错

AI总结 研究端到端自动驾驶模型在跨城市零样本迁移中的泛化能力，发现自监督预训练（如I-JEPA、DINOv2、MAE）相比监督预训练能显著减少位移和碰撞退化，提升闭环评估中的分布外PDMS。

Depth-Width tradeoffs in Algorithmic Reasoning of Graph Tasks with Transformers

图任务算法推理中Transformer的深度-宽度权衡

Gilad Yehudai, Clayton Sanford, Maya Bechler-Speicher, Orr Fischer, Ran Gilad-Bachrach, Amir Globerson

机构 * Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学应用数学科学研究所） ； Google Research（谷歌研究） ； Meta AI ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； Department of Bio-Medical Engineering, Edmond J. Safra Center for Bioinformatics, Tel-Aviv University（生物医学工程系，埃德蒙·J·萨法中心，特拉维夫大学） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

AI总结 研究Transformer在图算法任务中深度与宽度的权衡，发现线性宽度下常数深度足以解决许多图问题，而某些问题需要二次宽度，实验验证了宽模型在保持精度的同时训练和推理更快。

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