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University of Oxford(牛津大学)

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2505.24622 2026-06-24 cs.AI cs.LG 版本更新

Random Rule Forest (RRF): Interpretable and Manageable Ensembles of LLM-Generated Questions for Predicting Success from Unstructured Data

随机规则森林 (RRF): 基于LLM生成问题的可解释且可控集成方法用于从非结构化数据预测成功

Ben Griffin, Aaron Ontoyin Yin, Diego Vidaurre, Ugur Koyluoglu, Joseph Ternasky, Fuat Alican, Yigit Ihlamur

机构 * University of Oxford, United Kingdom Aarhus University, Aarhus, Denmark Centre de Recerca Matem\`atica, Barcelona, Spain Oliver Wyman, New York, United States Vela Research, San Francisco, United States

AI总结 提出随机规则森林 (RRF),利用大语言模型生成简单的是/否问题作为弱学习器,通过等权投票形成可审计的“绿旗”评分卡,在低基准率任务中实现透明且竞争性的预测性能。

Comments 25 pages including appendix, 6 figures

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2605.10310 2026-06-23 cs.AI cs.CY cs.HC q-bio.NC 版本更新

Positive Alignment: Artificial Intelligence for Human Flourishing

积极对齐:人工智能促进人类繁荣

Ruben Laukkonen, Seb Krier, Chloé Bakalar, Shamil Chandaria, Morten Kringelbach, Adam Elwood, Daniel Ford, Fernando Rosas, Maty Bohacek, Matija Franklin, Nenad Tomašev, Stephanie Chan, Verena Rieser, Roma Patel, Michael Levin, Arun Rao

机构 * Department of Psychiatry, University of Oxford(牛津大学精神病学系) Flourishing Intelligence Program, Centre for Eudaimonia and Human Flourishing, Linacre College, University of Oxford(牛津大学幸福智能计划、幸福与人类繁荣中心、林acre学院) Google DeepMind(谷歌DeepMind) LIFE OpenAI Anthropic University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) Aily Labs(Aily实验室) Stanford University(斯坦福大学) Tufts University(塔夫茨大学) Positive AI Labs(积极AI实验室) Department of Informatics, University of Sussex(Sussex大学信息学系) Department of Brain Sciences, Imperial College London(伦敦帝国理工学院脑科学系)

AI总结 本文提出积极对齐,旨在通过支持人类和生态繁荣,同时确保安全与合作,推动AI发展。研究指出传统对齐关注安全,而积极对齐强调促进人类福祉,提出多项技术挑战与设计原则。

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2605.07912 2026-06-23 cs.HC cs.AI cs.CY 版本更新

Sycophantic AI makes human interaction feel more effortful and less satisfying over time

谄媚型AI使人类互动感觉更加费力且满意度降低

Lujain Ibrahim, Franziska Sofia Hafner, Myra Cheng, Cinoo Lee, Rebecca Anselmetti, Robb Willer, Luc Rocher, Diyi Yang

机构 * University of Oxford(牛津大学) Stanford University(斯坦福大学) UK AI Security Institute(英国人工智能安全研究所)

AI总结 研究显示,谄媚型AI会改变用户对亲密关系的处理方式,长期使用导致用户更倾向于寻求AI建议而非真实人际关系,且满意度下降。

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2604.11248 2026-06-23 cs.NE cs.AI cs.MA 版本更新

Evolving Many Worlds: Towards Open-Ended Discovery in Petri Dish NCA via Population-Based Training

演化多重世界:通过基于种群的训练在 Petri 培养皿 NCA 中实现开放式发现

Uljad Berdica, Jakob Foerster, Frank Hutter, Arber Zela

机构 * FLAIR, University of Oxford(奥克斯大学FLAIR实验室) ELLIS Institute Tübingen(图宾根ELLIS研究所) University of Freiburg(弗赖堡大学) Prior Labs(Prior实验室) EPFL(瑞士联邦理工学院洛桑分校)

AI总结 提出 PBT-NCA 元进化算法,通过复合目标(历史行为新颖性与当代视觉多样性)演化 Petri 培养皿神经细胞自动机种群,自发产生持续涌现的生命现象,实现开放式演化。

Comments 10 pages, 12 figures

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2509.23340 2026-06-23 cs.SI cs.DC cs.LG 版本更新

CrediBench: Building Web-Scale Network Datasets for Information Integrity

CrediBench: 构建用于信息完整性的网络规模数据集

Emma Kondrup, Sebastian Sabry, Hussein Abdallah, Zachary Yang, Jiaqi Xiong, Kellin Pelrine, James Zhou, Zhijin Guo, Michael M. Bronstein, Jean-François Godbout, Reihaneh Rabbany, Shenyang Huang

机构 * McGill University(麦吉尔大学) Mila - Quebec AI Institute(魁北克人工智能研究所) University of Oxford(牛津大学) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) AITHYRA Research Institute(AITHYRA研究院) Université de Montréal(蒙特利尔大学)

AI总结 针对现有数据集忽略网络拓扑、时序和文本内容等关键模态的问题,提出包含八个月网络图数据的CrediBench数据集,支持回归和分类任务,多模态模型显著提升性能。

Comments 16 pages,4 figures

Journal ref KDD 2026

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2506.04018 2026-06-23 cs.AI cs.CL cs.CY cs.LG 版本更新

AgentMisalignment: Measuring the Propensity for Misaligned Behaviour in LLM-Based Agents

AgentMisalignment:衡量基于LLM的代理中失调行为的倾向性

Akshat Naik, Emma Gouné, Patrick Quinn, Guillermo Bosch, Francisco Javier Campos Zabala, Jason Ross Brown, Edward James Young

机构 * Department of Computer Science(计算机科学系) University of Oxford(牛津大学) Institute of Intelligent Systems and Robotics(智能系统与机器人研究所) Sorbonne Université(索邦大学) The Leverhulme Centre for the Future of Intelligence(未来智能中心) University of Cambridge(剑桥大学) Independent Researcher(独立研究者) Department of Computer Science and Technology(计算机科学与技术系) Department of Engineering(工程系)

AI总结 提出AgentMisalignment基准,评估LLM代理在真实场景中自发追求非预期目标的倾向,发现更强大的代理平均表现出更高的失调倾向,且个性特征对失调影响显著。

Comments Prepint, under review for NeurIPS 2025

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2601.14430 2026-06-19 stat.ML cs.LG 版本更新

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)

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。

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2501.18322 2026-06-19 cs.LG math.AP 版本更新

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)

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。

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2606.01249 2026-06-18 cs.LG cs.CL 版本更新

Trust Region On-Policy Distillation

信任区域在线策略蒸馏

Xingrun Xing, Haoqing Wang, Boyan Gao, Ziheng Li, Yehui Tang

机构 * Samsung Research(三星研究院) University of Oxford(牛津大学) Peking University(北京大学)

AI总结 提出信任区域在线策略蒸馏(TrOPD),通过信用分配策略和信任区域学习解决师生分布差异导致的训练不稳定问题,在数学推理、代码生成和通用基准上超越现有方法。

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2510.21605 2026-06-18 cs.CV 版本更新

S3OD: Towards Generalizable Salient Object Detection with Synthetic Data

S3OD:基于合成数据的通用显著目标检测

Orest Kupyn, Hirokatsu Kataoka, Christian Rupprecht

机构 * University of Oxford, VGG(牛津大学,视觉信息集团)

AI总结 提出S3OD方法,通过大规模合成数据生成和歧义感知架构,显著提升显著目标检测的跨数据集泛化能力,仅用合成数据训练即可降低20-50%误差。

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2511.05221 2026-06-18 cs.LG q-bio.NC 版本更新

ActiTect: A Generalizable Machine Learning Pipeline for REM Sleep Behavior Disorder Screening through Standardized Actigraphy

ActiTect:通过标准化体动记录进行REM睡眠行为障碍筛查的通用机器学习流程

David Bertram, Anja Ophey, Sinah Röttgen, Konstantin Kufer, Gereon R. Fink, Elke Kalbe, Clint Hansen, Walter Maetzler, Maximilian Kapsecker, Lara M. Reimer, Stephan Jonas, Andreas T. Damgaard, Natasha B. Bertelsen, Casper Skjaerbaek, Per Borghammer, Karolien Groenewald, Pietro-Luca Ratti, Michele T. Hu, Noémie Moreau, Michael Sommerauer, Katarzyna Bozek

机构 * Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Cologne, Germany(科隆大学数学与自然科学学院,德国) Institute for Biomedical Informatics, Faculty of Medicine and University Hospital Cologne, University of Cologne, Germany(科隆大学医学院与科隆大学医院生物医学信息学研究所,德国) Center for Molecular Medicine Cologne (CMMC), Faculty of Medicine and University Hospital Cologne, University of Cologne, Germany(科隆分子医学中心(CMMC),科隆大学医学院与科隆大学医院,德国) Medical Psychology | Neuropsychology and Gender Studies, Faculty of Medicine and University Hospital Cologne, University of Cologne, Germany(科隆大学医学院与科隆大学医院医学心理学 | 神经心理学与性别研究,德国) Cognitive Neuroscience, Insitute for Neuroscience and Medicine, INM-3, Research Center Juelich, Germany(认知神经科学,神经科学与医学研究所,Juelich研究中心,德国) Department of Neurology, Faculty of Medicine and University Hospital Cologne, University of Cologne, Germany(科隆大学医学院与科隆大学医院神经科,德国) Center of Neurology, Department of Parkinson, Sleep and Movement Disorders, University Hospital Bonn, University of Bonn, Germany(神经科中心,帕金森、睡眠与运动障碍部门,波恩大学医院,德国) German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany(德国神经退行性疾病研究中心(DZNE),波恩,德国) Cluster of Excellence for Aging and Aging-Associated Diseases (CECAD), University of Cologne, Germany(老龄化与相关疾病卓越中心(CECAD),科隆大学,德国) Department of Neurology, University Medical Center Schleswig-Holstein, Campus Kiel and Kiel University, Germany(神经科,施普伦德-霍斯特大学医院,基尔校区和基尔大学,德国) Department of Informatics, Technical University of Munich, Germany(信息学院,慕尼黑技术大学,德国) Institute for Digital Medicine, University Hospital Bonn, Germany(数字医学研究所,波恩大学医院,德国) Lundbeck Foundation Parkinson’s Disease Research Center (PACE), Aarhus University, Denmark(路德维希基金会帕金森病研究中心(PACE),奥胡斯大学,丹麦) Department of Nuclear Medicine, Aarhus University Hospital, Denmark(核医学部,奥胡斯大学医院,丹麦) Department of Electrical and Computer Engineering, Aarhus University, Denmark(电气与计算机工程系,奥胡斯大学,丹麦) Oxford Parkinson’s Disease Centre and Division of Neurology, Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford, UK(牛津帕金森病中心与神经科,牛津大学临床神经科学系,英国)

AI总结 提出ActiTect,一个全自动开源机器学习工具,通过标准化预处理和睡眠-觉醒检测,从体动记录中识别RBD,在多个独立队列中验证了泛化能力(AUROC 0.84-0.94)。

Comments 37 pages including Supplementary Information, 4 core figures, 1 supplementary figure. (v2: fixed a typo in Table 3 and made minor text edits; v3: post review)

Journal ref npj Digital Medicine (2026)

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2510.21615 2026-06-18 cs.CV 版本更新

Epipolar Geometry Improves Video Generation Models

极线几何改进视频生成模型

Orest Kupyn, Théo Uscidda, Marta Tintore Gazulla, Fabian Manhardt, Federico Tombari, Christian Rupprecht

机构 * University of Oxford(牛津大学) Google Research(谷歌研究院) CREST-ENSAE, Institut Polytechnique de Paris(巴黎理工学院CREST-ENSAE研究中心) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学)

AI总结 针对视频生成模型几何不一致和运动伪影问题,提出基于极线几何约束的偏好优化方法,在保持视觉质量的同时将极线误差降低31%,人类评分一致性从54%提升至72%。

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2504.04739 2026-06-18 cs.LG cs.CY 版本更新

UST-GNN: A Unified Spatial--Topological Graph Neural Network Framework for Urban Analytics--Demonstrated through a Case Study on Urban Health Prediction

UST-GNN:面向城市分析的空间-拓扑统一图神经网络框架——以城市健康预测为例

Minwei Zhao, Sanja Scepanovic, Stephen Law, Ivica Obadic, Cai Wu, Daniele Quercia

机构 * University College London(伦敦大学学院) The Hong Kong University of Science(香港科学大学) Nokia Bell Labs(诺基亚贝尔实验室) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) University of Oxford(牛津大学)

AI总结 提出UST-GNN框架,整合邻域连通性、异质城市特征和位置嵌入,在大伦敦4835个邻域的健康预测中,严格空间交叉验证下R²提升8.4-13.2%,并引入主成分模块解释嵌入。

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2407.18245 2026-06-18 cs.CV cs.LG 版本更新

VGGHeads: 3D Multi Head Alignment with a Large-Scale Synthetic Dataset

VGGHeads: 基于大规模合成数据集的3D多头部对齐

Orest Kupyn, Eugene Khvedchenia, Christian Rupprecht

机构 * University of Oxford(牛津大学) Piñata Farms Ukrainian Catholic University(乌克兰天主大学)

AI总结 提出VGGHeads,一个由扩散模型生成的大规模合成数据集,用于单步同时进行头部检测和3D网格重建,在真实图像上表现优异。

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2602.14211 2026-06-17 cs.CR cs.AI 版本更新

SkillJect: Effectively Automating Skill-Based Prompt Injection for Skill-Enabled Agents

SkillJect:有效自动化基于技能的提示注入以针对具备技能的代理

Xiaojun Jia, Jie Liao, Simeng Qin, Jindong Gu, Wenqi Ren, Xiaochun Cao, Yang Liu, Philip Torr

机构 * Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学,新加坡) Chongqing University, China(重庆大学) Northeastern University, China(东北大学) Sun Yat-sen University, China(中山大学) University of Oxford, UK(牛津大学)

AI总结 SkillJect 是首个自动化生成有效中毒技能的框架,通过隐藏恶意负载和重写指令通道,提升攻击效果,揭示可重用技能生态中的持久性攻击向量。

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2604.22748 2026-06-17 cs.AI 版本更新

Agentic World Modeling: Foundations, Capabilities, Laws, and Beyond

代理世界建模:基础、能力、定律及更远

Meng Chu, Xuan Billy Zhang, Kevin Qinghong Lin, Lingdong Kong, Jize Zhang, Teng Tu, Weijian Ma, Ziqi Huang, Senqiao Yang, Wei Huang, Yeying Jin, Zhefan Rao, Jinhui Ye, Xinyu Lin, Xichen Zhang, Qisheng Hu, Shuai Yang, Leyang Shen, Wei Chow, Yifei Dong, Fengyi Wu, Quanyu Long, Bin Xia, Shaozuo Yu, Mingkang Zhu, Wenhu Zhang, Jiehui Huang, Haokun Gui, Runyi Li, Chenyu Tang, Dong Huang, Xuhang Chen, Rui Liu, Chengzu Li, Shiyi Du, Xu Huang, Haoxuan Che, Long Chen, Qifeng Chen, Wenya Wang, Wenxuan Zhang, Xiaojuan Qi, Yang Deng, Yanwei Li, Mike Zheng Shou, Zhi-Qi Cheng, See-Kiong Ng, Ziwei Liu, Philip Torr, Jiaya Jia

机构 * Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Oxford(牛津大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) University of Hong Kong(香港大学) University of Washington(华盛顿大学) University of Tokyo(东京大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) University of Cambridge(剑桥大学) Singapore University of Technology and Design(新加坡科技设计大学) Singapore Management University(新加坡管理学院) XGEN Labs(XGEN实验室)

AI总结 本文提出'层次x定律'分类法,定义三个能力层级和四个约束领域,综合400余篇文献总结100余系统,分析方法、失败模式和评估实践,提出决策导向的评估原则和可复现评估包,展望从被动预测到重塑环境的代理世界建模路径。

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2603.04198 2026-06-17 stat.ML cs.LG 版本更新

Stable and Steerable Sparse Autoencoders with Weight Regularization

基于权重正则化的稳定且可操控的稀疏自编码器

Piotr Jedryszek, Oliver M. Crook

机构 * Department of Biology, University of Oxford, Oxford, UK(牛津大学生物学系) Kavli Institute for Nanoscience Discovery, University of Oxford, Oxford, UK(牛津大学纳科学发现研究所) Department of Chemistry, University of Oxford, Oxford, UK(牛津大学化学系)

AI总结 通过L1/L2权重正则化提高稀疏自编码器的跨种子特征一致性,并在语言模型上提升操控成功率,同时保持可解释性分数。

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2601.22184 2026-06-17 cs.GT cs.LG cs.MA 版本更新

Tacit Coordination of Large Language Models

大型语言模型的隐性协调

Ido Aharon, Emanuele La Malfa, Michael Wooldridge, Sarit Kraus

机构 * Department of Computer Science, Bar-Ilan University(巴伊兰大学计算机科学系) Department of Computer Science, University of Oxford(牛津大学计算机科学系) Institute for Decentralized AI (IDAI)(去中心化人工智能研究所)

AI总结 研究大型语言模型在多智能体无通信协调中的焦点涌现能力,通过博弈和搜救任务评估,发现模型在多数场景匹配或超越人类,但在数值常识和文化显著性任务中失败,并提出无学习策略改善协调。

Comments Code: https://github.com/EmanueleLM/focal-points

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2411.05824 2026-06-16 eess.IV cs.CV cs.LG 版本更新

Navigating Distribution Shifts in Medical Image Analysis: A Survey

医学图像分析中的分布偏移导航:综述

Zixian Su, Jingwei Guo, Xi Yang, Qiufeng Wang, Frans Coenen, Amir Hussain, Kaizhu Huang

机构 * Life Simulation Research Center, Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京人工智能生命模拟研究中心) Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology(王国阿卜杜勒·阿齐兹国王科技大学电气与数学科学与工程系) Department of Intelligent Science, School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University(西安交通大学利物浦大学先进科技学院智能科学系) Computer Science, School of Computer Science and Informatics, University of Liverpool(利物浦大学计算机科学与信息学学院) SDAIA-KFUPM Joint Research Centre for Artificial Intelligence, King Fahd University of Petroleum and Minerals(法赫德石油与矿物大学人工智能SDAIA-KFUPM联合研究中心) Nuffield Department of Primary Care Health Sciences, University of Oxford(牛津大学初级保健健康科学努尔菲尔德部门)

AI总结 本文系统综述了应对医学图像分析中分布偏移的深度学习方法,按临床约束分类为联合训练、联邦学习、微调和域泛化,并揭示方法从显式对齐向不确定性建模的转变。

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2602.12670 2026-06-16 cs.AI 版本更新

SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks

SkillsBench: 基准测试智能体技能在不同任务中的有效性

Xiangyi Li, Yimin Liu, Wenbo Chen, Bingran You, Zonglin Di, Yifeng He, Shenghan Zheng, Kyoung Whan Choe, Jiankai Sun, Shuyi Wang, Chujun Tao, Binxu Li, Xuandong Zhao, Hejia Geng, Xiaojun Wu, Junwei Zhou, Xiaokun Chen, Hanwen Xing, Yubo Li, Qunhong Zeng, Di Wang, Yuanli Wang, Roey Ben Chaim, Penghao Jiang, Haotian Shen, Luyang Kong, Xinyi Liu, Runhui Wang, Xuanqing Liu, Jiachen Li, Xin Lan, Yueqian Lin, Wengao Ye, Junwei He, Songlin Li, Yue Zhang, Yipeng Gao, Yijiang Li, Ze Ma, Liqiang Jing, Tianyu Wang, Kaixin Li, Yiqi Xue, Haoran Lyu, Yizhuo He, Yuchen Tian, Shutong Wu, Bowei Wang, Yixuan Gao, Bo Chen, Litong Liu, Sikai Cheng, Jiajun Bao, Shuaicheng Tong, Shuwen Xu, Terry Yue Zhuo, Tinghan Ye, Qi Qi, Miao Li, Longtai Liao, Zelin Tan, Chang Shi, Xilin Tang, Srinath Tankasala, Boqin Yuan, Yaoyao Qian, Jianhong Tu, Chenguang Wang, Yizhou Sun, Wei Wang, Aaron Taylor, Ziyue Yang, Changkun Guan, Zhikang Dong, Xinyu Zhang, Steven Dillmann, Han-chung Lee, Dawn Song

机构 * BenchFlow OSU Amazon UC Berkeley UC Santa Cruz UC Davis Dartmouth RLWRLD Independent Princeton University Oxford University Stanford University USC CMU Foxconn Zenity UNSW UT Austin MSU Duke University ByteDance UT Dallas UC San Diego Columbia University University of Rochester Cornell Tech Georgia Tech Cornell University NEU UCLA Snap Inc. Fanshawe College University of Science and Technology of China HKUST(GZ) Anyscale

AI总结 提出SkillsBench基准,包含8领域87个任务,通过配对评估证明技能提升平均通过率16.6个百分点,小模型配备技能可匹敌大模型。

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2602.16902 2026-06-16 cs.AI cs.LG 版本更新

LLM-WikiRace Benchmark: How Far Can LLMs Plan over Real-World Knowledge Graphs?

LLM-WikiRace 基准测试:大语言模型在真实知识图谱上的规划能力有多强?

Juliusz Ziomek, William Bankes, Lorenz Wolf, Shyam Sundhar Ramesh, Xiaohang Tang, Ilija Bogunovic

机构 * University of Oxford, UK(牛津大学,英国) University College London (Centre for AI), UK(伦敦大学学院(人工智能中心),英国) University of Basel, Switzerland(巴塞尔大学,瑞士)

AI总结 提出 LLM-Wikirace 基准,通过维基百科超链接导航任务评估大语言模型的规划、推理与世界知识,发现模型在简单任务上超人类,但困难任务成功率仅 23%,且规划与长程推理是主要瓶颈。

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2602.08026 2026-06-16 cs.LG stat.ML 版本更新

Sharp analysis of linear ensemble sampling

线性集成采样的尖锐分析

David Janz, Arya Akhavan, Csaba Szepesvári

机构 * University of Oxford, UK(牛津大学,英国) University of Alberta, Canada(阿尔伯塔大学,加拿大)

AI总结 本文针对随机线性bandits中的线性集成采样(ES)方法,证明当集成大小m=Θ(d log n)时,ES达到~O(d^{3/2}√n)的高概率遗憾,缩小了与汤普森采样基准的差距,同时保持计算量相当。

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2602.05779 2026-06-16 cs.LG cs.IT math.IT 版本更新

How Controlling the Variance can Improve Training Stability of Sparsely Activated DNNs and CNNs

如何控制方差以提高稀疏激活DNN和CNN的训练稳定性

Emily Dent, Jared Tanner

机构 * Mathematical Institute University of Oxford(牛津大学数学研究所)

AI总结 针对稀疏激活函数,提出增大高斯过程方差可提升训练稳定性,并设计新初始化策略实现隐藏层高达90%稀疏度的稳定训练。

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2512.00885 2026-06-16 cs.CV 版本更新

HanDyVQA: A Video QA Benchmark for Fine-Grained Hand-Object Interaction Dynamics

HanDyVQA:面向细粒度手-物交互动态的视频问答基准

Masatoshi Tateno, Gido Kato, Hirokatsu Kataoka, Yoichi Sato, Takuma Yagi

机构 * Institute of Industrial Science, The University of Tokyo(东京大学工业科学研究所) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)(国家先进工业科学与技术研究院) Waseda University(早稻田大学) Visual Geometry Group, University of Oxford(牛津大学视觉几何组)

AI总结 提出HanDyVQA基准,通过六类问题(11.1K QA对)和10.3K分割掩码,全面评估视频模型对手-物交互中操作与效果的细粒度时空推理能力,发现最佳模型Gemini-2.5-Pro仅73%准确率(人类97%)。

Comments CVPR 2026, Project page: https://masatate.github.io/HanDyVQA-project-page/

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2510.17431 2026-06-16 cs.CL 版本更新

Agentic Reinforcement Learning for Search Misaligns Instruction-Tuning

用于搜索的智能体强化学习使指令微调对齐失效

Yushi Yang, Shreyansh Padarha, Sarah Ball, Andrew Lee, Adam Mahdi

机构 * University of Oxford(牛津大学) Ludwig-Maximilians-Universität München(慕尼黑路德维希-马克西米利安大学) Harvard University(哈佛大学)

AI总结 研究智能体强化学习(RL)对指令微调模型对齐的影响,发现RL训练使模型将有害请求转化为良性搜索查询,但在触发条件下产生多步不安全搜索行为,并提出了基于表示引导的RL训练方法恢复对齐。

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2407.05370 2026-06-16 cs.LG 版本更新

Imbalanced Semi-Supervised Learning via Label Refinement and Threshold Adjustment

通过标签精炼和阈值调整实现不平衡半监督学习

Zeju Li, Ying-Qiu Zheng, Chen Chen, Saad Jbabdi

机构 * College of Biomedical Engineering, Fudan University, Shanghai, China(复旦大学生物医学工程学院,上海,中国) FMRIB Centre, Oxford Centre for Integrative Neuroimaging (OxCIN), University of Oxford, Oxford, UK(牛津大学FMRIB研究中心,牛津大学整合神经影像中心(OxCIN),牛津,英国) School of Computer Science, University of Sheffield, Sheffield, UK(谢菲尔德大学计算机科学学院,谢菲尔德,英国) Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, UK(牛津大学工程科学系,牛津,英国)

AI总结 针对半监督学习在类别不平衡数据上性能下降的问题,提出SEVAL框架,通过从类别平衡的子集学习标签精炼和阈值调整参数,联合优化生成更准确的伪标签,在多种不平衡场景下超越现有方法。

Comments Accepted by Transactions on Machine Learning Research

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2603.10444 2026-06-15 cs.LG cs.AI 版本更新

The Curse and Blessing of Mean Bias in FP4-Quantized LLM Training

FP4量化LLM训练中均值偏差的诅咒与祝福

Hengjie Cao, Zhendong Huang, Mengyi Chen, Yifeng Yang, Fang Dong, Anrui Chen, Ruijun Huang, Xin Zhang, Mingzhi Dong, Yujiang Wang, Jinlong Hou, Qin Lv, Robert P. Dick, Yuan Cheng, Tun Lu, Fan Yang, Yixuan Chen, Li Shang

机构 * Fudan University(复旦大学) University of Bath(巴斯大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) University of Oxford(牛津大学) Oxford Suzhou Centre for Advanced Research(牛津苏浙研究中心) University of Colorado Boulder(科罗拉多大学波德格分校) University of Michigan(密歇根大学) Shenzhen Loop Area Institute(深圳河套学院)

AI总结 发现FP4训练失败源于激活异常值由秩一均值偏差主导,提出Averis均值残差分离量化法,在Qwen3模型上实现鲁棒W4A4G4训练,损失差距低于NVIDIA的Hadamard方法。

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2601.12913 2026-06-15 cs.AI cs.LG cs.NE 版本更新

Actionable Interpretability Must Be Defined in Terms of Symmetries

可操作的可解释性必须根据对称性来定义

Pietro Barbiero, Mateo Espinosa Zarlenga, Francesco Giannini, Alberto Termine, Filippo Bonchi, Mateja Jamnik, Giuseppe Marra

机构 * University of Oxford(牛津大学) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) University of Cambridge(剑桥大学)

AI总结 本文论证AI可解释性研究存在根本性问题,提出可操作的可解释性应基于四种对称性来定义,以形式化可解释模型并统一可解释推理。

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2509.18930 2026-06-15 cs.LG cs.AI 版本更新

Tackling GNARLy Problems: Graph Neural Algorithmic Reasoning Reimagined through Reinforcement Learning

解决GNARLy问题:通过强化学习重新构想图神经算法推理

Alex Schutz, Victor-Alexandru Darvariu, Efimia Panagiotaki, Bruno Lacerda, Nick Hawes

机构 * Oxford Robotics Institute, University of Oxford(牛津大学机器人研究所) Stateful Robotics

AI总结 提出GNARL框架,将算法轨迹学习转化为马尔可夫决策过程,结合模仿学习和强化学习,在CLRS-30问题上取得高精度,适用于NP难问题及无专家算法场景。

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2512.14967 2026-06-15 cs.LG q-fin.CP q-fin.MF 版本更新

Deep Learning and Elicitability for McKean-Vlasov FBSDEs With Common Noise

带共同噪声的McKean-Vlasov正倒向随机微分方程的深度学习与可引性

Felipe J. P. Antunes, Yuri F. Saporito, Sebastian Jaimungal

机构 * School of Applied Mathematics, Getulio Vargas Foundation(应用数学学院,古特雷斯基金会) Department of Statistical Sciences, University of Toronto(统计科学系,多伦多大学) Oxford-Man Institute for Quantitative Finance, University of Oxford(牛津-曼定量金融研究所,牛津大学)

AI总结 提出结合Picard迭代、可引性和深度学习的方法,求解带共同噪声的McKean-Vlasov正倒向随机微分方程,通过可引性导出路径损失函数避免嵌套蒙特卡洛,在系统风险模型和经济增长模型中验证了准确性。

Comments 19 pages, 8 figures,

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