Princeton University（普林斯顿大学）

An Alternative Trajectory for Generative AI

生成AI的另一种轨迹

Margarita Belova, Yuval Kansal, Yihao Liang, Jiaxin Xiao, Niraj K. Jha

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 本文提出通过构建领域特定超智能（DSS）来改进生成AI，利用符号抽象提升领域推理能力，避免LLM合成数据的模型崩溃问题，实现可持续发展。

TAO: Tolerance-Aware Optimistic Verification for Floating-Point Neural Networks

TAO：面向浮点神经网络的容忍感知乐观验证

Jianzhu Yao, Hongxu Su, Taobo Liao, Zerui Cheng, Huan Zhang, Xuechao Wang, Pramod Viswanath

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出TAO协议，通过算子级容忍区域和Merkle锚定的争议游戏，在不依赖可信硬件或确定性内核的情况下验证浮点神经网络输出，开销仅0.3%。

Comments 18 pages, 8 figures

Journal ref Proceedings of the 21st European Conference on Computer Systems, (2026) 1515-1532

SpectraLDS: Provable Distillation for Linear Dynamical Systems

SpectraLDS：线性动力系统的可证明蒸馏

Devan Shah, Shlomo Fortgang, Sofiia Druchyna, Elad Hazan

机构 * Computer Science Department, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； Google DeepMind Princeton（谷歌DeepMind普林斯顿） 纠错

AI总结 提出首个可证明方法识别对称线性动力系统，通过谱变换实现与状态维度无关的精度保证，并实现常数时间和空间推理。