Princeton University（普林斯顿大学）

ATLAS: Active Theory Learning for Automated Science

ATLAS: 自动化科学的主动理论学习

Noémi Éltető, Nathaniel D. Daw, Kimberly L. Stachenfeld, Kevin J. Miller

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 提出ATLAS框架，通过主动学习迭代生成稀疏神经网络假设并设计最优区分实验，在bandit任务中恢复强化学习智能体，相比随机实验采样效率提升5-10倍。

Hubs or Fringes: Pretraining Data Selection via Web Graph Centrality

枢纽或边缘：基于网页图中心性的预训练数据选择

Vedant Badoni, Danqi Chen, Xinyi Wang

机构 * Princeton Language and Intelligence（普林斯顿语言与智能） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 提出WebGraphMix框架，利用Common Crawl主机级网页图的结构中心性得分调整预训练数据中中心与边缘文档的比例，无需模型训练或标注数据，在400M和1B参数模型上平均性能提升至41.4%。

Comments 10 pages

Can AI Agents Synthesize Scientific Conclusions?

AI代理能否综合科学结论？

Hayoung Jung, Pedro Viana Diniz, José Reinaldo Corrêa Roveda, Abner Fernandes da Silva, Haeun Jung, Enoch Tsai, Aleksandra Korolova, Manoel Horta Ribeiro

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Universidade Federal de Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学） ； Stony Brook University（石溪大学） ； Hackensack Meridian School of Medicine（哈肯萨克子午线医学院） 纠错

AI总结 本文提出SciConBench基准和SciConHarness评估框架，通过分解原子事实并计算精确率和召回率，发现前沿AI代理在科学结论综合中事实F1仅0.337，且无约束评估存在数据泄露，消费者代理常生成不完整或矛盾的结论。

Comments 79 pages, 34 figures, 17 tables. Under Submission

i1: A Simple and Fully Open Recipe for Strong Text-to-Image Models

i1: 一种简单且完全开放的强文本到图像模型配方

Boya Zeng, Tianze Luo, Shu Pu, Jucheng Shen, Taiming Lu, Gabriel Sarch, Zhuang Liu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 本文通过300多次控制实验系统研究文本到图像扩散模型的设计选择，提出i1模型，仅用公开数据集训练3B参数模型，在五个基准上平均超越现有最佳完全开放模型29.5个百分点。

Comments Project page at https://zlab-princeton.github.io/i1

Range-Aware Bayesian Optimization for Discovering Diverse Designs within Target Property Windows

范围感知贝叶斯优化用于在目标属性窗口内发现多样化设计

Shengli Jiang, Jason Wu, Charles M. Schroeder, Michael A. Webb

机构 * Department of Chemical and Biological Engineering, Princeton University（普林斯顿大学化学与生物工程系） 纠错

AI总结 提出范围感知贝叶斯优化框架，通过采集函数直接评分候选解满足目标范围的后验概率，在基准任务和实际案例中比标准方法发现更多样化的有效设计。

Comments 64 pages, 6 main text figures, 17 supporting figures, 6 supporting tables

Semantic search for 100M+ galaxy images using AI-generated captions

基于AI生成描述的1亿+星系图像语义搜索

Nolan Koblischke, Liam Parker, Francois Lanusse, Jo Bovy, Irina Espejo, Shirley Ho

机构 * New York University（纽约大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Dunlap Institute for Astronomy & Astrophysics（达伦普天文与天体物理研究所） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Center for Data Science（数据科学中心） ； Lawrence Berkeley National Lab（伯克利国家实验室） ； Flatiron Institute（Flatiron研究所） ； Université Paris-Saclay（巴黎-萨克莱大学） ； CEA（法国原子能委员会） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； AIM（应用数学研究所） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 提出利用视觉语言模型生成星系图像描述，并对比对齐预训练天文学基础模型，构建可搜索嵌入，实现大规模星系图像的语义搜索，在稀有现象发现上取得最先进性能。

Comments ApJ, in press