Princeton University（普林斯顿大学）

Foresight: Failure Detection for Long-Horizon Robotic Manipulation with Action-Conditioned World Model Latents

Foresight: 基于动作条件世界模型潜在变量的长时程机器人操作故障检测

Haoran Zhang, Yifu Lu, Boyang Wang, Xuhui Kang, Yen-Ling Kuo, Zezhou Cheng, Mengdi Wang, Odest Chadwicke Jenkins

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

AI总结 提出Foresight框架，利用动作条件世界模型的潜在表征监测操作轨迹，仅用最终任务级标签训练，结合函数共形预测自适应校准阈值，在仿真和真实机器人长时程任务中实现高效故障检测。

Provable Benefits of RLVR over SFT for Reasoning Models: Learning to Backtrack Efficiently

RLVR 相对于 SFT 在推理模型中的可证明优势：学习高效回溯

Stanley Wei, Juno Kim

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

AI总结 本文从理论上证明，在推理任务中，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）相比监督微调（SFT）能学习高效回溯，从而在推理时计算上实现指数级优势。

OVIG: Optimistic Verification of AI Training Integrity via Gradient Signals

OVIG: 通过梯度信号乐观验证AI训练完整性

Hongxu Su, Jianzhu Yao, Huan Zhang, Xuechao Wang, Pramod Viswanath

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； 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OVIG框架，利用异构重放校准的梯度差异经验边界，通过乐观采样和步长参数审计外包训练完整性，在多种攻击下保持0%攻击成功率，存储和传输开销降低1996倍。

Comments 18 pages, 7 figures, 11 tables. Submitted to IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P)

AI Scientists as Engines of Discovery: A Case for Development within Reformed Institutions

作为发现引擎的AI科学家：在改革机构内发展的案例

Raul Jimenez, Boris Bolliet, Francisco Villaescusa-Navarro, Rabih Zbib, Benjamin Wandelt, David N. Spergel, Thomas Meier, Jessica Montgomery, Hana Aliee, Licia Verde

机构 * Institute of Cosmos Sciences (ICCUB), University of Barcelona（巴塞罗那大学宇宙科学研究所） ； ICREA ； Cavendish Astrophysics, University of Cambridge（剑桥大学卡文迪什天体物理学） ； Kavli Institute for Cosmology, University of Cambridge（剑桥大学卡维里宇宙学研究所） ； Center for Computational Astrophysics, Flatiron Institute（弗拉蒂隆研究所计算天体物理中心） ； Department of Astrophysical Sciences, Princeton University（普林斯顿大学天体物理科学系） ； Avature ； Department of Physics and Astronomy, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学物理与天文学系） ； Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学应用数学与统计学系） ； Flatiron Institute（弗拉蒂隆研究所） ； Munich Center for Machine Learning, LMU Munich（慕尼黑大学慕尼黑机器学习中心） ； Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（剑桥大学计算机科学与技术系） ； School of Clinical Medicine, University of Cambridge（剑桥大学临床医学院） 纠错

AI总结 本文论证多智能体AI系统将从被动工具进化为“AI科学家”，通过原型框架Denario加速发现周期，并提出机构需为验证、问责、可解释性和双重用途安全进行改革。

Scaling Self-Play for End-to-End Driving

扩展端到端驾驶的自我对弈

Luke Rowe, Roger Girgis, Rodrigue de Schaetzen, Daphne Cornelisse, Alaap Grandhi, Felix Heide, Eugene Vinitsky, Christopher Pal, Liam Paull

机构 * Mila（米拉研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； Torc Robotics ； NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院） ； McMaster University（麦克马斯特大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 提出大规模自我对弈训练策略，通过高效模拟器Gigapixel实现像素级自我对弈，结合DAgger蒸馏和感知适应，提升端到端驾驶模型性能。

Nothing from Something: Can a Language Model Discover 0?

无中生有：语言模型能否发现0？

Phoebe Zeng, Thomas L. Griffiths, Brenden M. Lake

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

AI总结 研究语言模型能否独立发现“零”的概念，通过算术任务测试，发现GPT-2规模模型无法在测试时泛化，但少量示例训练后显著提升，且语言预训练减少所需示例约50%。

Small LLMs: Pruning vs. Training from Scratch

小型LLM：剪枝 vs. 从头训练

Yufeng Xu, Taiming Lu, Kunjun Li, Jiachen Zhu, Mingjie Sun, Zhuang Liu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； New York University（纽约大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文通过六种剪枝方法在Llama-3.1-8B上比较剪枝与从头训练，发现有限预算下剪枝更优，预算充足时粗粒度剪枝可被超越。

Comments Our code is available at https://github.com/zlab-princeton/pruning-vs-scratch