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Peking University(北京大学)

2026-07-09 至 2026-07-09 共收录 8
2607.07527 2026-07-09 stat.ML cs.LG 新提交

A Unified Detection Framework for AI-Related Content and Artifacts

人工智能相关内容和工件的统一检测框架

Xifeng Zhang, Tao Hu, Yijie Peng, Wan Tian

机构 * School of Mathematical Sciences, Capital Normal University, Beijing 100048, China(数学学院,首都师范大学,北京100048,中国) School of Management and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210008, China(管理工程学院,南京大学,南京210008,中国) Advanced Institute of Information Technology, Peking University(信息科技高级研究院,北京大学) Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University, Beijing 100871, China(王炫计算机技术研究院,北京大学,北京100871,中国)

AI总结 研究针对人工智能相关内容和工件检测问题,提出基于马氏距离分数的统一检测框架。通过开发联合估计方法、提供优化算法并证明收敛性等,有效刻画正类,经实证评估验证了该检测框架的有效性。

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2607.07173 2026-07-09 cs.CV 新提交

Stage-Aware Adaptation and Distribution Calibration for Subject-Driven Personalized Text-to-Image Generation

用于主题驱动的个性化文本到图像生成的阶段感知适应与分布校准

Wenyan Xu, Alizer Wong

机构 * School of Computer Science, Guangdong University of Technology(广东工业大学计算机学院) School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机学院) ManXis(未知)

AI总结 研究主题驱动的个性化文本到图像生成问题,提出将其分解为训练端的 SPaRa 和推理端的 DCAL 两个互补组件的框架 SPaRa-DCAL,通过理论分析和实验表明该框架能提升相关指标,并指出应综合多方面评估个性化生成。

Comments 16 pages, 4 figures, 6 tables

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2607.06929 2026-07-09 cs.SD cs.AI 新提交

MADB: A Large-Scale Music Aesthetics Dataset with Professional and Multi-Dimensional Annotations

MADB:一个具有专业和多维度注释的大规模音乐美学数据集

Sirui Zhang, Tianle Wang, Xinyi Tong, Peiyang Yu, Jishang Chen, Liangke Zhao, Haoxin Zhang, Duo Xu, Xin Jin, Feng Yu, Songchun Zhu

机构 * Central Conservatory of Music, China(中央音乐学院) Beijing Institute for General Artificial Intelligence(北京通用人工智能研究院) Tianjin Conservatory of Music(天津音乐学院) Beijing Electronic Science and Technology Institute(北京电子科技研究所) Peking University(北京大学)

AI总结 研究音乐美学评估问题,引入含9999首曲目、由30名注释者标注的MADB数据集,通过多预训练模型建立统一评估框架,揭示模型与人类判断差距,为音乐理解提供新基准。

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2607.06678 2026-07-09 cs.RO 新提交

NativeMEM: Native Memory Compression for Long-Horizon Robotic Manipulation

NativeMEM:用于长期机器人操作的原生内存压缩

Ziye Wang, Modi Shi, Chaojun Ni, Jiazhi Yang, Mengdi Li, Zhizhong Su, Tianwei Lin, Hongyang Li

机构 * The University of Hong Kong(香港大学) Beihang University(北京航空航天大学) Peking University(北京大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Horizon Robotics(地平线机器人)

AI总结 研究如何让预训练VLA模型高频更新时保留长期视觉历史且高效。提出NativeMEM策略,用原生内存压缩编码,通过开发分词器对齐内存令牌与策略,该方法在模拟和真实机器人实验中效果好,数据效率高。

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2607.07338 2026-07-09 quant-ph cs.AI physics.flu-dyn 新提交

Quantum simulation of real-world nonlinear dynamics via Koopman method

通过库普曼方法对现实世界非线性动力学进行量子模拟

Baoyang Zhang, Dong An, Zhaoyuan Meng, Yefei Yu, Xiaoxiao Xiao, Zhen Lu, Yue Yang

机构 * State Key Laboratory for Turbulence and Complex Systems, School of Mechanics and Engineering Science, Peking University(turbulence and Complex Systems Laboratory, Mechanics and Engineering Science School, Peking University) Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University Institute of Mechanics, State Key Laboratory of Nonlinear Mechanics, Chinese Academy of Sciences(Mechanics Institute, Nonlinear Mechanics State Key Laboratory, Chinese Academy of Sciences) Beijing Academy of Quantum Information Sciences

AI总结 研究针对量子计算机模拟非线性动力学受限于量子演化酉性的问题,提出量子库普曼方法,通过学习库普曼可观测量等实现模拟,在超导处理器上模拟三个系统,揭示性能限制转变,确定量子适用非线性动力学实际边界。

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2607.06447 2026-07-09 cs.AI cs.CL cs.MA 新提交

Danus: Orchestrating Mathematical Reasoning Agents with Fact-Graph Memory

Danus:利用事实图内存编排数学推理智能体

Jihao Liu, Guoxiong Gao, Zeming Sun, Bin Wu, Shurui Liu, Jiedong Jiang, Haocheng Ju, Leheng Chen, Ronnie Cheng, Xiping Zhang, Bin Dong

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University(北京大学数学科学学院) Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University(北京大学北京国际数学研究中心) Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University(京都大学数理解析研究所) School of Mathematics, Tianjin University(天津大学数学学院) Zhongguancun Academy(中关村科学院) Department of Mathematics, Stanford University(斯坦福大学数学系) Westlake Institute for Advanced Study, Westlake University(西湖大学西湖高等研究院) School of Mathematical Sciences, Key Laboratory of Intelligent Computing and Applications (Ministry of Education), Tongji University(同济大学数学科学学院(教育部智能计算与应用重点实验室)) Beijing International Center for Mathematical Research and the New Cornerstone Science Laboratory, Peking University(北京大学北京国际数学研究中心与新基石科学实验室) Center for Machine Learning Research, Peking University(北京大学机器学习研究中心) Center for Intelligent Computing, Great Bay Institute for Advanced Study, Great Bay University(大湾区大学高等研究院智能计算中心)

AI总结 本文针对基于大语言模型的数学推理智能体扩展和编排难题,提出以共享事实图为全局内存管理机制的Danus系统,由主智能体、工作智能体和验证器构成,通过案例研究评估,展示其构建长证明的能力,为长期研究问题提供有效编排途径。

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2607.05750 2026-07-09 cs.AI cs.GR 新提交

ArtisanCAD: An Industrial-Level CAD Agent with Expert-Grounded Knowledge Distillation

ArtisanCAD:一个具有专家基础知识蒸馏的工业级CAD智能体

Yunhan Xu, Qifeng Wu, Xunjin Li, Yuanwei Bin, Qingsong Yao, Jianghang Gu, Guan Wang, Weihao Lv, Huiyu Yang, Wenfa Luo, Jiao Xiang, Yuntian Chen, Shiyi Chen

机构 * Peking University(北京大学) Eastern Institute of Technology(东方理工学院) Renmin University of China(中国人民大学) TenFong Technology Co., Ltd.(十方科技有限公司) IM Motors Technology Co., Ltd.(智己汽车科技有限公司)

AI总结 研究针对工业部件CAD中现有方法的不足,提出ArtisanCAD智能体,利用专家基础知识蒸馏,以CAD中间表示为核心,能弥合文本意图与CAD构建差距,在基准测试和汽车部件设计中表现良好,可生成可编辑模型。

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2607.05394 2026-07-09 cs.LG cs.AI cs.CL 新提交

Weak-to-Strong Generalization via Direct On-Policy Distillation

通过直接在线策略蒸馏实现弱到强泛化

Shiyuan Feng, Huan-ang Gao, Haohan Chi, Hanlin Wu, Zhilong Zhang, Zheng Jiang, Bingxiang He, Wei-Ying Ma, Ya-Qin Zhang, Hao Zhou

机构 * SIA-Lab of Tsinghua AIR and ByteDance Seed(清华-字节跳动联合研究中心SIA实验室) Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University(清华大学人工智能产业研究院) Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University(清华大学计算机科学与技术系) Peking University(北京大学)

AI总结 针对可验证奖励RL在大模型上成本高的问题,提出Direct-OPD方法迁移小模型RL的策略偏移,无需在大模型上跑RL即可实现性能提升。

Comments Project Page: https://bytedtsinghua-sia.github.io/Direct-OPD/

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