Princeton University（普林斯顿大学）

EEVEE: Towards Test-time Prompt Learning in the Real World for Self-Improving Agents

EEVEE：面向真实世界自改进智能体的测试时提示学习

Weixian Xu, Shilong Liu, Mengdi Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 提出首个多数据集测试时提示学习框架EEVEE，通过路由器与提示协同进化策略解决跨数据集干扰，在异构数据流下提升鲁棒性。

Comments 19 pages, 6 figures

A Theory on Flow Matching with Neural Networks

基于神经网络的流匹配理论

Yihan He, Qishuo Yin, Yuan Cao, Jianqing Fan, Han Liu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 本文为神经网络参数化的条件速度场流匹配建立了理论基础，证明了过参数化两层ReLU网络中梯度下降的收敛性，推导了条件速度场匹配目标的泛化界，并提供了生成样本的Wasserstein距离保证。

Using Probabilistic Programs to Train Inductive Reasoning in Large Language Models

使用概率程序训练大型语言模型的归纳推理

Liyi Zhang, Akshay K. Jagadish, Brenden M. Lake, Thomas L. Griffiths

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Princeton AI Lab（普林斯顿人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出基于程序的后验训练（PPT）方法，利用LLM生成概率程序场景，通过推理产生分布目标，微调模型以提升归纳推理准确性、与人类判断的一致性及校准能力。

Comments 20 pages, 5 figures

Offline Reinforcement Learning for Rotation Profile Control in Tokamaks

托卡马克旋转剖面控制的离线强化学习

Rohit Sonker, Hiro Josep Farre Kaga, Jiayu Chen, Andrew Rothstein, Ian Char, Ricardo Shousha, Egemen Kolemen, Jeff Schneider

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Princeton Plasma Physics Lab（普林斯顿等离子物理实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Lila Sciences 纠错

AI总结 针对托卡马克等离子体旋转剖面控制难题，提出基于历史数据的离线强化学习方法，利用概率模型生成轨迹训练策略，并在DIII-D托卡马克上验证了有效性。

CAST: Counterfactual Labels Improve Instruction Following in Vision-Language-Action Models

CAST: 反事实标签提升视觉-语言-动作模型中的指令跟随能力

Catherine Glossop, William Chen, Arjun Bhorkar, Dhruv Shah, Sergey Levine

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

AI总结 针对VLA模型难以遵循细粒度指令的问题，提出利用视觉语言模型生成反事实标签增强数据集，提升语言基础多样性，实验表明该方法在导航和操作任务中显著提升指令跟随成功率。