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University of Oxford(牛津大学)

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2602.01501 2026-02-13 cs.RO cs.CV

TreeLoc: 6-DoF LiDAR Global Localization in Forests via Inter-Tree Geometric Matching

TreeLoc: 通过树间几何匹配实现森林中的6自由度LiDAR全局定位

Minwoo Jung, Nived Chebrolu, Lucas Carvalho de Lima, Haedam Oh, Maurice Fallon, Ayoung Kim

机构 * Dept. of Mechanical Engineering, SNU(机械工程系,首尔国立大学) Oxford Robotics Institute, University of Oxford(牛津大学机器人研究所) CSIRO Robotics, DATA61, CSIRO and the School of Electrical Engineering and Computer Science, The University of Queensland (UQ)(CSIRO机器人、DATA61、CSIRO及昆士兰大学电气工程与计算机科学学院)

AI总结 TreeLoc通过树间几何匹配实现森林中的6自由度LiDAR全局定位,结合树干和DBH特征进行粗细匹配,并通过两步几何验证实现高精度定位。

Comments An 8-page paper with 7 tables and 8 figures, accepted to ICRA 2026

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2602.11628 2026-02-13 cs.CV cs.LG

PLESS: Pseudo-Label Enhancement with Spreading Scribbles for Weakly Supervised Segmentation

PLESS: 基于扩散涂鸦的伪标签增强用于弱监督分割

Yeva Gabrielyan, Varduhi Yeghiazaryan, Irina Voiculescu

机构 * Akian College of Science and Engineering, American University of Armenia(阿塞拜疆美国大学科学与工程学院) Department of Computer Science, University of Oxford(牛津大学计算机科学系)

AI总结 PLESS通过扩散涂鸦信息提升伪标签可靠性,改进弱监督分割性能。

Comments This work was supported by the Afeyan Family Foundation Seed Grants and the JACE Foundation Research Innovation Grant Program at AUA

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2602.11215 2026-02-13 cs.LG

Charting Empirical Laws for LLM Fine-Tuning in Scientific Multi-Discipline Learning

绘制LLM微调的实证定律以用于科学多学科学习

Lintao Wang, Zhuqiang Lu, Yilin Zhu, Kun Hu, Zhenfei Yin, Shixiang Tang, Zhiyong Wang, Wanli Ouyang, Xinzhu Ma

机构 * The University of Sydney(悉尼大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Edith Cowan University(埃德温·考文大学) University of Oxford(牛津大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Beihang University(北航大学)

AI总结 本研究通过构建五学科语料库,揭示了多学科LLM微调的四个实证定律,为科学领域通用LLM的发展提供了可操作的指导。

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2503.16743 2026-02-13 cs.AI cs.IT math.IT

Can Complexity and Uncomputability Explain Intelligence? SuperARC: A Test for Artificial Super Intelligence Based on Recursive Compression

复杂性与不可计算性能否解释智能?SuperARC:基于递归压缩的人工超级智能测试

Alberto Hernández-Espinosa, Luan Ozelim, Felipe S. Abrahão, Hector Zenil

机构 * Oxford Immune Algorithmics(牛津免疫算法公司) Oxford University Innovation(牛津大学创新中心) London Institute for Healthcare Engineering(伦敦医疗工程研究所) Algorithmic Dynamics Lab(算法动力实验室) Center of Molecular Medicine, Karolinska Institute(卡罗林斯卡研究所分子医学中心) King’s College London(伦敦大学国王学院) Centre for Logic, Epistemology and the History of Science, University of Campinas (UNICAMP)(逻辑、知识论和科学史研究中心,坎皮纳斯大学) DEXL, National Laboratory for Scientific Computing (LNCC)(DEXL,国家科学计算实验室) King’s Institute for Artificial Intelligence, King’s College London(伦敦大学国王学院人工智能研究所)

AI总结 本文提出SuperARC测试,通过递归压缩评估AI模型的复杂性和不可计算性,揭示LLM在预测能力上的局限性,并强调符号方法对提升AI进展的重要性。

Comments 27 pages + Methods + Supplementary Information, 103 pages total

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2602.11064 2026-02-12 cs.LG

Motion Capture is Not the Target Domain: Scaling Synthetic Data for Learning Motion Representations

动作捕捉并非目标领域:通过合成数据扩大学习动作表示

Firas Darwish, George Nicholson, Aiden Doherty, Hang Yuan

机构 * Department of Statistics University of Oxford(统计系牛津大学) Big Data Institute University of Oxford(大数据研究所牛津大学) Nuffield Department of Population Health Big Data Institute University of Oxford(人口健康系大数据研究所牛津大学)

AI总结 本文研究了通过合成数据预训练动作表示在真实场景中的迁移效果,发现混合真实数据或足够规模时能提升泛化能力,但大规模动作捕捉预训练因领域不匹配效果有限。

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2602.10871 2026-02-12 cs.HC cs.CV

Viewpoint Recommendation for Point Cloud Labeling through Interaction Cost Modeling

通过交互成本建模实现点云标注的视角推荐

Yu Zhang, Xinyi Zhao, Chongke Bi, Siming Chen

机构 * School of Data Science, Fudan University(复旦大学数据科学学院) Department of Computer Science, University of Oxford(牛津大学计算机科学系) College of Intelligence and Computing, Tianjin University(天津大学智能与计算学院) Shanghai Key Laboratory of Data Science, Shanghai(上海数据科学重点实验室)

AI总结 本文提出通过交互成本建模减少点云标注时间的方法,利用Fitts定律优化视角推荐,提升标注效率。

Comments Accepted to IEEE TVCG

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2602.10870 2026-02-12 cs.LG cs.AI

FedPS: Federated data Preprocessing via aggregated Statistics

联邦数据预处理 via 聚合统计

Xuefeng Xu, Graham Cormode

机构 * University of Warwick(沃里克大学) University of Oxford(牛津大学)

AI总结 FedPS 是一种基于聚合统计的联邦数据预处理框架,通过数据草图技术实现高效的分布式预处理,支持特征缩放、编码、离散化和缺失值插补,并扩展了多种机器学习模型到水平和垂直联邦学习环境。

Comments 19 pages

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2510.18934 2026-02-12 cs.LG

Position: Many generalization measures for deep learning are fragile

位置:深度学习中许多泛化度量指标是脆弱的

Shuofeng Zhang, Ard Louis

机构 * Rudolf Peierls Centre for Theoretical Physics, University of Oxford, United Kingdom(鲁道夫·皮尔士理论物理中心,牛津大学,英国)

AI总结 本文指出深度学习中许多事后泛化度量指标易受训练修改影响,提出需对新度量指标进行脆弱性审计。

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2407.07295 2026-02-12 eess.IV cs.CE cs.CV

Deformation-Recovery Diffusion Model (DRDM): Instance Deformation for Image Manipulation and Synthesis

变形-恢复扩散模型(DRDM):实例变形用于图像处理与合成

Jian-Qing Zheng, Yuanhan Mo, Yang Sun, Jiahua Li, Fuping Wu, Ziyang Wang, Tonia Vincent, Bartłomiej W. Papież

机构 * The Kennedy Institute of Rheumatology, University of Oxford, U.K. Chinese Academy of Medical Sciences Oxford Institute, University of Oxford, U.K. Big Data Institute, University of Oxford, U.K. edited MRC Laboratory of Medical Sciences, Imperial College London, U.K. Department of Computer Science, University of Oxford, Oxford, U.K. [12.5pt] Project page: -5pt

AI总结 DRDM通过变形场生成解剖学合理的图像变形,提升医学影像的数据增强与合成效果。

Comments accepted by Medical Image Analysis

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2602.10094 2026-02-11 cs.CV

4RC: 4D Reconstruction via Conditional Querying Anytime and Anywhere

4RC: 通过条件查询随时任何地方进行4D重建

Yihang Luo, Shangchen Zhou, Yushi Lan, Xingang Pan, Chen Change Loy

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University(南洋理工大学S实验室) VGG, University of Oxford(牛津大学视觉几何组)

AI总结 4RC通过条件查询实现4D重建,提供统一的前馈框架,同时捕捉密集场景几何和运动动态,优于现有方法。

Comments Project page: https://yihangluo.com/projects/4RC/

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2602.09856 2026-02-11 cs.CV cs.AI cs.CL cs.HC

Code2World: A GUI World Model via Renderable Code Generation

Code2World: 通过可渲染代码生成实现一个GUI世界模型

Yuhao Zheng, Li'an Zhong, Yi Wang, Rui Dai, Kaikui Liu, Xiangxiang Chu, Linyuan Lv, Philip Torr, Kevin Qinghong Lin

机构 * University of Science(科学大学) AMAP, Alibaba Group(AMAP,阿里巴巴集团) University of Oxford(牛津大学) Sun Yat-sen University(中山大学)

AI总结 Code2World通过可渲染代码生成实现高保真UI预测,提升Android导航性能

Comments github: https://github.com/AMAP-ML/Code2World project page: https://amap-ml.github.io/Code2World/

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2602.09190 2026-02-11 cs.LG cs.AI

Gradient Residual Connections

梯度残差连接

Yangchen Pan, Qizhen Ying, Philip Torr, Bo Liu

机构 * Department of Engineering Science, University of Oxford(牛津大学工程科学系) Computer Engineering Department, University of Arizona(亚利桑那大学计算机工程系)

AI总结 本文提出梯度残差连接,通过利用梯度信息提升神经网络对高频函数的近似能力,在超分辨率等任务中表现优异。

Comments Preprint

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2510.06477 2026-02-11 cs.LG cs.AI

Attention Sinks and Compression Valleys in LLMs are Two Sides of the Same Coin

注意力沉降与压缩山谷是大语言模型中的双面现象

Enrique Queipo-de-Llano, Álvaro Arroyo, Federico Barbero, Xiaowen Dong, Michael Bronstein, Yann LeCun, Ravid Shwartz-Ziv

机构 * University of Oxford(牛津大学) AITHYRA New York University(纽约大学)

AI总结 本研究揭示了大语言模型中注意力沉降与压缩山谷的联系,提出信息流的Mix-Compress-Refine理论,解释LLM如何通过大规模激活控制注意力和压缩来组织深度计算。

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2507.05526 2026-02-11 cs.LG stat.ME stat.ML

Estimating Interventional Distributions with Uncertain Causal Graphs through Meta-Learning

通过元学习估计不确定因果图的干预分布

Anish Dhir, Cristiana Diaconu, Valentinian Mihai Lungu, James Requeima, Richard E. Turner, Mark van der Wilk

机构 * Imperial College London(伦敦帝国学院) University of Cambridge(剑桥大学) University of Toronto(多伦多大学) Vector Institute(向量研究所) Alan Turing Institute(艾伦·图灵研究所) University of Oxford(牛津大学)

AI总结 通过元学习提出MACE-TNP模型,用于估计不确定因果图的干预分布,优于传统贝叶斯方法。

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2504.03784 2026-02-11 stat.ML cs.AI cs.LG

Robust Reinforcement Learning from Human Feedback for Large Language Models Fine-Tuning

从人类反馈中鲁棒强化学习用于大语言模型微调

Kai Ye, Hongyi Zhou, Jin Zhu, Francesco Quinzan, Chengchun Shi

机构 * Department of Statistics, LSE(统计系,伦敦经济学院) Department of Mathematics, Tsinghua University(数学系,清华大学) School of Mathematics, University of Birmingham(数学学院,伯明翰大学) Department of Engineering Science, University of Oxford(工程科学系,牛津大学)

AI总结 本文提出了一种鲁棒的强化学习算法,用于改进大语言模型微调中从人类反馈学习奖励函数的性能,通过减少方差和改进后悔界,实验证明其在基准数据集上表现优异。

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2503.03802 2026-02-10 cs.LG cs.AI cs.MA

RiskAgent: Synergizing Language Models with Validated Tools for Evidence-Based Risk Prediction

RiskAgent: 语言模型与验证工具协同以基于证据的风险预测

Fenglin Liu, Jinge Wu, Hongjian Zhou, Xiao Gu, Jiayuan Zhu, Jiazhen Pan, Junde Wu, Soheila Molaei, Anshul Thakur, Lei Clifton, Honghan Wu, David A. Clifton

机构 * University of Oxford(牛津大学) University College London(伦敦大学学院) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) University of Glasgow(格拉斯哥大学) Oxford-Suzhou Centre for Advanced Research(牛津-苏浙高级研究中心)

AI总结 RiskAgent通过整合语言模型与验证的临床决策工具,实现基于证据的风险预测,展现优越的性能和泛化能力。

Comments Code and Data are available at https://github.com/AI-in-Health/RiskAgent

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2602.08061 2026-02-10 cs.AI q-bio.OT

Securing Dual-Use Pathogen Data of Concern

保障受关注的双用途病原体数据安全

Doni Bloomfield, Allison Berke, Moritz S. Hanke, Aaron Maiwald, James R. M. Black, Toby Webster, Tina Hernandez-Boussard, Oliver M. Crook, Jassi Pannu

机构 * Fordham University School of Law(福特汉姆大学法学院) RAND(RAND研究院) Center for Health Security Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health(约翰霍普金斯大学布隆伯格公共卫生学院健康安全中心) Department of Statistics University of Oxford(牛津大学统计学系) RAND Europe(RAND欧洲分部) Stanford University School of Medicine(斯坦福大学医学院) Department of Chemistry & Kavli Institute for Nanoscience Discovery University of Oxford(牛津大学化学系及Kavli纳米科学发现研究所)

AI总结 本文提出了一种五级生物安全数据等级框架,用于分类和控制可能用于生物安全威胁的双用途病原体数据。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: Biosecurity Safeguards for Generative AI

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2602.08048 2026-02-10 cs.CL

TDGNet: Hallucination Detection in Diffusion Language Models via Temporal Dynamic Graphs

TDGNet: 通过时间动态图检测扩散语言模型中的幻觉

Arshia Hemmat, Philip Torr, Yongqiang Chen, Junchi Yu

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford(牛津大学计算机科学系) Department of Engineering Science, University of Oxford(牛津大学工程科学系) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学)

AI总结 TDGNet通过时间动态图框架,利用演进的token级注意力图进行学习,实现对扩散语言模型中幻觉的高效检测。

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2602.07978 2026-02-10 cs.CL

Cross-Linguistic Persona-Driven Data Synthesis for Robust Multimodal Cognitive Decline Detection

跨语言人格驱动的数据合成用于鲁棒多模态认知衰退检测

Rui Feng, Zhiyao Luo, Liuyu Wu, Wei Wang, Yuting Song, Yong Liu, Kok Pin Ng, Jianqing Li, Xingyao Wang

机构 * Engineering Research Center of Intelligent Theranostics Technology and Instruments, Ministry of Education, School of Biomedical Engineering and Informatics, Nanjing Medical University(智能诊疗技术与仪器工程研究中心、教育部、生物医学工程与信息学院、南京医科大学) Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford(生物医学工程研究所、牛津大学) Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)(高性能计算研究所、科技研究局(A*STAR)) Department of Neurology, National Neuroscience Institute, Singapore, 308433, Singapore(神经病学部、新加坡国家神经科学研究所) Duke-NUS Medical School, Singapore, 169857, Singapore(新加坡国立大学医学院)

AI总结 SynCog通过跨语言人格驱动数据合成与推理链微调,提升多模态模型在认知衰退检测中的诊断性能和跨语言泛化能力。

Comments 18 pages, 7 figures, 6 tables

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2602.07640 2026-02-10 cs.LG

TASTE: Task-Aware Out-of-Distribution Detection via Stein Operators

TASTE:基于Stein算子的任务感知分布外检测

Michał Kozyra, Gesine Reinert

机构 * University of Oxford(牛津大学)

AI总结 TASTE通过Stein算子实现任务感知的分布外检测,能够将分布偏移与模型敏感性联系起来,提供可解释的局部化诊断并优于现有方法。

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2602.07274 2026-02-10 cs.AI

TermiGen: High-Fidelity Environment and Robust Trajectory Synthesis for Terminal Agents

TermiGen: 为终端智能体提供高保真的环境和鲁棒轨迹合成

Kaijie Zhu, Yuzhou Nie, Yijiang Li, Yiming Huang, Jialian Wu, Jiang Liu, Ximeng Sun, Zhenfei Yin, Lun Wang, Zicheng Liu, Emad Barsoum, William Yang Wang, Wenbo Guo

机构 * google(谷歌) University of Oxford(牛津大学)

AI总结 TermiGen通过生成高保真的环境和鲁棒轨迹,提升终端智能体在复杂任务中的表现,达到31.3%的通过率,超越现有基线和专有模型。

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2510.21608 2026-02-10 cs.LG

Generalised Flow Maps for Few-Step Generative Modelling on Riemannian Manifolds

广义流映射用于黎曼流形上的少步生成建模

Oscar Davis, Michael S. Albergo, Nicholas M. Boffi, Michael M. Bronstein, Avishek Joey Bose

机构 * University of Oxford(牛津大学) Harvard University(哈佛大学) Kempner Institute(凯普纳研究所) Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions, MIT(人工智能与基本相互作用研究所,MIT) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) AITHYRA(AITHYRA研究所) Mila(Mila研究所) Imperial College London(伦敦帝国学院)

AI总结 本文提出广义流映射(GFM)用于黎曼流形上的少步生成建模,通过自蒸馏方法提升现有生成模型性能。

Comments Under review

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2511.06692 2026-02-10 cs.LG

Peeling Context from Cause for Molecular Property Prediction

从因果中剥离上下文以进行分子属性预测

Tao Li, Kaiyuan Hou, Tuan Vinh, Monika Raj, Carl Yang

机构 * Emory University(埃默里大学) University of Oxford(牛津大学)

AI总结 CLaP通过分层剥离上下文与因果信号,提升分子属性预测的准确性与可解释性。

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2508.05342 2026-02-10 cs.RO cs.AI

Information-Theoretic Graph Fusion with Vision-Language-Action Model for Policy Reasoning and Dual Robotic Control

信息论图融合:基于视觉-语言-动作模型的政策推理与双臂机器人控制

Shunlei Li, Longsen Gao, Jin Wang, Chang Che, Xi Xiao, Jiuwen Cao, Yingbai Hu, Hamid Reza Karimi

机构 * Electrical and Computer Engineering Department, University of New Mexico, Albuquerque, United States, 87106(电气与计算机工程系,新墨西哥大学,阿尔伯克基,美国,87106) Dynamic Robot Systems Group, Oxford Robotics Institute, University of Oxford, United Kingdom, OX26NN(动态机器人系统组,牛津机器人研究所,牛津大学,英国,OX26NN) Mechanical and Aerospace Engineering Department, The George Washington University, DC, United States, 22202(机械与航空航天工程系,乔治华盛顿大学,华盛顿特区,美国,22202) Department of Computer Science, University of Alabama at Birmingham, Alabama, United States, 35294(计算机科学系,阿拉巴马大学伯明翰分校,阿拉巴马,美国,35294) The School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich, Germany, 85748(计算、信息与技术学院,慕尼黑技术大学,德国,85748) Department of Mechanical Engineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy, 20156(机械工程系,米兰理工学院,米兰,意大利,20156)

AI总结 GF-VLA通过信息论图融合视觉-语言-动作模型,实现双臂机器人任务推理与执行,提升空间泛化与任务成功率。

Comments Journal accepted by Information Fusion

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2602.06761 2026-02-09 eess.IV cs.CV

Orientation-Robust Latent Motion Trajectory Learning for Annotation-free Cardiac Phase Detection in Fetal Echocardiography

具有鲁棒性的潜在运动轨迹学习用于胎儿超声心动图中无需标注的心脏相位检测

Yingyu Yang, Qianye Yang, Can Peng, Elena D'Alberti, Olga Patey, Aris T. Papageorghiou, J. Alison Noble

机构 * Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford(生物医学工程研究所,工程科学系,牛津大学) Nuffield Department of Women’s and Reproductive Health, University of Oxford(妇女与生殖健康纽菲尔德部门,牛津大学)

AI总结 ORBIT通过自监督学习在无标注情况下实现胎儿超声心动图中心脏相位的鲁棒检测。

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2602.06652 2026-02-09 cs.AI cs.CV

Same Answer, Different Representations: Hidden instability in VLMs

相同答案,不同表示:VLMs中的隐藏不稳定性

Farooq Ahmad Wani, Alessandro Suglia, Rohit Saxena, Aryo Pradipta Gema, Wai-Chung Kwan, Fazl Barez, Maria Sofia Bucarelli, Fabrizio Silvestri, Pasquale Minervini

机构 * Sapienza University of Rome(罗马萨皮恩扎大学) CNRS(法国国家科学研究中心) University of Edinburgh(爱丁堡大学) University of Oxford(牛津大学) i3S(i3S研究所)

AI总结 本研究揭示了视觉语言模型中隐藏的不稳定性,通过引入新的评估框架发现模型在内部表示漂移、鲁棒性与决策边界等方面存在显著问题。

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2601.04301 2026-02-09 cs.LG cs.CL

Quantifying the Effect of Test Set Contamination on Generative Evaluations

量化测试集污染对生成评估的影响

Rylan Schaeffer, Joshua Kazdan, Baber Abbasi, Ken Ziyu Liu, Brando Miranda, Ahmed Ahmed, Fazl Berez, Abhay Puri, Stella Biderman, Niloofar Mireshghallah, Sanmi Koyejo

机构 * University of Oxford(牛津大学) ServiceNow Research(ServiceNow研究院) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

AI总结 本研究通过语言模型生命周期量化测试集污染对生成评估的影响,发现污染可降低模型损失,进一步训练和采样温度调节影响记忆效果。

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2508.12840 2026-02-09 cs.AI cs.MA

Scaling Multi-Agent Epistemic Planning through GNN-Derived Heuristics

通过GNN衍生启发式方法实现多智能体认知规划的扩展

Giovanni Briglia, Francesco Fabiano, Stefano Mariani

机构 * Department of Sciences and Methods for Engineering, University of Modena and Reggio Emilia(工程科学与方法系,摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学) Department of Computer Science, University of Oxford(计算机科学系,牛津大学) Department of Computer Science, University of Pisa(计算机科学系,比萨大学)

AI总结 本文通过GNN衍生启发式方法提升多智能体认知规划的可扩展性,改进求解效率。

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2602.05996 2026-02-06 cs.LG stat.ML

Orthogonal Self-Attention

正交自注意力

Leo Zhang, James Martens

机构 * University of Oxford(牛津大学)

AI总结 本文提出正交自注意力机制,通过正交化注意力矩阵解决SSA的稳定性问题,使无跳过连接和归一化层的Transformer更易训练。

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2602.05184 2026-02-06 hep-th cond-mat.dis-nn cs.AI cs.LG

Towards Worst-Case Guarantees with Scale-Aware Interpretability

面向尺度感知可解释性的最坏情况保证

Lauren Greenspan, David Berman, Aryeh Brill, Ro Jefferson, Artemy Kolchinsky, Jennifer Lin, Andrew Mack, Anindita Maiti, Fernando E. Rosas, Alexander Stapleton, Lucas Teixeira, Dmitry Vaintrob

机构 * Principles of Intelligence, USA(智能原理研究所,美国) Centre for Theoretical Physics, Queen Mary University of London(理论物理中心,伦敦女王大学) Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Spain(庞培法布拉大学,巴塞罗那,西班牙) Perimeter Institute for Theoretical Physics, Waterloo ON, Canada(皮尔姆研究所,滑铁卢,加拿大) Department of Informatics, University of Sussex(信息学院, Sussex 大学) Department of Brain Sciences, Imperial College London(脑科学系,伦敦帝国学院) Centre for Eudaimonia and human flourishing, University of Oxford(幸福与人类繁荣中心,牛津大学)

AI总结 本文提出通过物理重整化框架开发具有鲁棒性和忠实性的尺度感知可解释性工具,以提升人工智能的安全性。

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