Princeton University（普林斯顿大学）

Improved high-dimensional estimation with Langevin dynamics and stochastic weight averaging

改进的高维估计与 Langevin 动力学和随机权重平均

Stanley Wei, Alex Damian, Jason D. Lee

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出利用 Langevin 动力学和迭代平均来改进高维估计，证明在不显式平滑的情况下，Langevin 动力学可在n≈d^{k*/2}样本下成功恢复隐藏方向。

Why Human Guidance Matters in Collaborative Vibe Coding

为何人类指导在协作式节奏编码中至关重要

Haoyu Hu, Raja Marjieh, Katherine M Collins, Chenyi Li, Thomas L. Griffiths, Ilia Sucholutsky, Nori Jacoby

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本研究通过实验表明，人类在协作式节奏编码中提供有效高层指令，而AI指令常导致性能下降，混合系统在人类主导指令时表现最佳，强调人类指导的重要性。

Knowledge Graphs are Implicit Reward Models: Path-Derived Signals Enable Compositional Reasoning

知识图谱是隐式奖励模型：路径衍生信号促进组合推理

Yuval Kansal, Niraj K. Jha

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University, New Jersey, USA（电气与计算机工程系，普林斯顿大学，新泽西州，美国） 纠错

AI总结 本文提出利用知识图谱作为隐式奖励模型，通过路径衍生信号提升模型在复杂推理任务中的组合推理能力。

Phys2Real: Fusing VLM Priors with Interactive Online Adaptation for Uncertainty-Aware Sim-to-Real Manipulation

Phys2Real: 融合视觉语言模型先验与交互在线适应以实现不确定性感知的仿真到现实操控

Maggie Wang, Stephen Tian, Aiden Swann, Ola Shorinwa, Jiajun Wu, Mac Schwager

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 Phys2Real通过融合视觉语言模型先验与交互适应，提升仿真到现实操控的不确定性感知与任务成功率。

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