GEB-Bench: Abstract Structures Told in Many Voices
GEB-Bench:多视角呈现的抽象结构
机构 * Fudan University(复旦大学) ; Peking University(北京大学)
AI总结 本研究推出GEB-Bench基准,评估12种模型发现其在结构识别与跨视角映射间存在差距,仅前沿模型能缩小该差距,且表面复杂性会增加模型负担。
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GEB-Bench:多视角呈现的抽象结构
机构 * Fudan University(复旦大学) ; Peking University(北京大学)
AI总结 本研究推出GEB-Bench基准,评估12种模型发现其在结构识别与跨视角映射间存在差距,仅前沿模型能缩小该差距,且表面复杂性会增加模型负担。
通过对齐约束缓解PINN中的梯度病理
机构 * Department of Information Science and Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden(信息科学与工程系,皇家理工学院,斯德哥尔摩,瑞典) ; School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University, Beijing, China(先进制造与机器人学院,北京大学,北京,中国) ; School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University, Suzhou, China(先进技术学院,西安交通大学利物浦大学,苏州,中国) ; Department of AI, School of Engineering, Westlake University, Hangzhou, China(人工智能系,工程学院,西湖大学,杭州,中国)
AI总结 针对物理信息神经网络训练中梯度冲突导致的局部最优问题,提出约束对齐损失与流形提升方法,通过重新表述零阶项为对齐约束并引入延迟因子,显著提升数值稳定性和效率。
Comments Accepted by ICML 2026
Journal ref Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
教师特征漂移:基于预训练扩散表示的一步扩散蒸馏
机构 * JD Explore Academy(京东探索研究院) ; Peking University(北京大学) ; Tsinghua University(清华大学) ; The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) ; Beijing Institute of Technology(北京理工大学)
AI总结 本文提出通过单步扩散蒸馏简化模型,利用预训练扩散教师自身的特征空间,无需额外网络即可实现语义特征几何的漂移,同时引入轻量模式覆盖损失以提升生成质量和多样性。
身份作为存在:迈向基于外观和声音的联合音频视频生成
机构 * Tencent Inc.(腾讯公司) ; Peking University(北京大学)
AI总结 本文提出一个统一的框架,实现身份感知的音频视频生成,通过数据整理管道和灵活的身份注入机制,提升生成内容的高保真度和一致性。