University of Oxford（牛津大学）

Meta Flow Maps enable scalable reward alignment

元流映射实现可扩展的奖励对齐

Peter Potaptchik, Adhi Saravanan, Abbas Mammadov, Alvaro Prat, Michael S. Albergo, Yee Whye Teh

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Kempner Institute（凯普纳研究所） 纠错

AI总结 提出元流映射（MFMs）框架，通过可微分的单步后验采样实现高效价值函数估计，从而无需轨迹模拟即可进行推理时引导和离策略微调，显著降低计算成本。

A Unified Perspective on the Dynamics of Deep Transformers

深度Transformer动力学的统一视角

Valérie Castin, Pierre Ablin, José Antonio Carrillo, Gabriel Peyré

机构 * CNRS and Ecole Normale Supérieure PSL（CNRS和巴黎高等师范大学） ； Apple（苹果公司） ； Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学学院） 纠错

AI总结 提出Transformer PDE作为注意力层迭代的均场极限，证明其适定性并分析高斯初始数据下的各向异性演化与聚类现象。