New York University（纽约大学）

Beckmann Transport Models: From Autonomous Flows to One-Step Maps

贝克曼运输模型：从自主流到一步映射

Lee Cheuk-Kit, Florentin Coeurdoux, Yuyuan Chen, Sophia Tang, Peter Potaptchik, Yilun Du, Michael Samuel Albergo, Eric Vanden-Eijnden

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Capital Fund Management (CFM)（凯鹏华盈资产管理公司） ； University of Oxford（牛津大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 该研究提出基于自主流的流匹配实例，构建统一框架实现分布间精确映射，修正现有方法不一致性，在ImageNet 256×256上验证了自主流与一步映射的有效性。

Early Warning Signals for OpenVLA Failure under Visual Distribution Shift

视觉分布偏移下OpenVLA故障的早期预警信号

Dipesh Tharu Mahato, Rachel Ren

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 研究在视觉分布偏移下，OpenVLA内部激活是否包含可线性解码的近期任务失败信息，通过LIBERO操作实验发现第16层逻辑探针在遮挡条件下预测失败AUROC达0.972。

Comments 16 pages, 2 figures, 8 tables

In-context superposition: human-like working memory interference in large language models

类人工作记忆干扰在大语言模型中

Hua-Dong Xiong, Li Ji-An, Jiaqi Huang, Robert C. Wilson, Kwonjoon Lee, Xue-Xin Wei

机构 * School of Psychological and Brain Sciences, Georgia Tech（佐治亚理工学院心理与脑科学学院） ； Department of Psychology, New York University（纽约大学心理学系） ； Department of Cognitive Science, Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校认知科学系） ； Honda Research Institute（本田研究所） ； Center of Excellence for Computational Cognition, Georgia Tech（佐治亚理工学院计算认知卓越中心） ； Departments of Neuroscience and Psychology, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校神经科学和心理学系） 纠错

AI总结 研究发现大语言模型在工作记忆任务中存在干扰限制，其表现与人类相似，且通过抑制无关信息实现有效记忆检索。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026