University of Oxford（牛津大学）

From Expressivity to Sample Complexity: Narrow Teachers for Transformers via C-RASP

从表达能力到样本复杂度：通过C-RASP为Transformer构建窄教师模型

Michael Rizvi-Martel, Satwik Bhattamishra, Guillaume Rabusseau, Michael Hahn

机构 * Mila & Université de Montréal（米拉与蒙特利尔大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Saarland University（萨尔兰大学） 纠错

AI总结 研究Transformer的理论理解，通过提出手工权重等分析其表达能力。针对其可学习性研究少的问题，受损失景观分析启发，为用Transformer学习C-RASP结构提出初步样本复杂度界限。

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Technical Report on the CVPR 2026@AdvML Workshop Challenge

关于CVPR 2026@AdvML研讨会挑战赛的技术报告

Tianyuan Zhang, Zonglei Jing, Jiangfan Liu, Ligong Zhang, Ke Ma, Chengzhi Sun, Xiaohai Xu, Zhirui Zhang, Qianqian Xu, Qingming Huang, Hanyu Fang, Junhua Liu, Zheng Wang, Xiaoliang Liu, Yuanbo Li, Shuai Gui, Bin Wang, Menghe Zheng, Jing Nie, Hanyang Meng, Zeyang Zhang, Xiang Zhang, Yongxuan Zhu, Rui Ding, Hainan Li, Yongkang Zhang, Zhilei Zhu, Xianglong Kong, Jin Hu, Zonghao Ying, Yisong Xiao, Lei Chen, Haotong Qin, Jiakai Wang, Aishan Liu, Ruikai Li, Julia Karbing, Yinpeng Dong, Zhenfei Yin, Shao Jing, Xia Hu, Jingyi Xu, Juntao Dai, Xinyun Chen, Vishal M. Patel, Xianglong Liu, Dawn Song, Alan Yuille, Philip H. S. Torr, Dacheng Tao

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Tongji University（同济大学） ； iFLYTEK Co., Ltd.（科大讯飞股份有限公司） ； Anhui Laboratory for Safe Artificial Intelligence in the Yangtze River Delta（长三角安全人工智能安徽实验室） ； Wenzhou Business College（温州商学院） ； Jiangnan University（江南大学） ； Guangzhou City University of Technology（广州理工学院） ； Inceptio Technology（智元机器） ； Institute of Dataspace（数据空间研究所） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； BAAI（北京智源人工智能研究院） ； Meta ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 介绍CVPR 2026@AdvML研讨会针对自动驾驶VLAs的对抗性多模态攻击挑战赛，基于多视图视觉问答，参赛者要生成对抗图像和文本扰动。阐述任务设计等，研究领先提交作品发现后缀惩罚等模式，为多模态自动驾驶系统相关工作提供参考。

Characterising AI Models for Cataloguing

用于编目的人工智能模型特征分析

Miguel Arana-Catania, Neil Jefferies

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 研究数字馆藏编目记录创建中人工智能模型的应用，通过比较不同实现方式和模型进行评估，涵盖定性定量实验评估，并给出超出特定用例的模型使用建议。

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SETA: Scaling Environments for Terminal Agents

SETA：终端智能体的扩展环境

Qijia Shen, Zhiqi Huang, Vamsidhar Kamanuru, Aznaur Aliev, Jay Rainton, Ahmed Awelkair, Zhichen Zeng, Jiajun Li, Shi Dong, Yueming Yuan, Boyuan Ma, Qizheng Zhang, Jiwei Fu, Yuzhen Mao, Wendong Fan, Ping Nie, Philip Torr, Bernard Ghanem, Changran Hu, Jonathan Lingjie Li, Urmish Thakker, Guohao Li

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； University College London（伦敦大学学院） ； SambaNova（桑巴诺瓦公司） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； RadixArk（基数方舟公司） 纠错

AI总结 研究针对终端智能体训练扩展难的问题，提出SETA框架，含SETA - Synth和SETA - Evol两个管道及统一验证机制，构建了SETA - Env数据集。实验显示该数据集能为终端智能体提供优质训练环境，推动相关研究发展。