Complexity Bounds and Approaches to Learning Projected Gradient Descent Solver Iterates
学习投影梯度下降求解器迭代的复杂度界与方法
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 针对数据稀缺挑战，研究用k邻域数据收集策略扩充训练数据，推导泛化界，以投影梯度下降求解单边盒约束二次规划为例说明，提高数据-模型-优化循环效率，实现更强大的DDDAS范式，并与GLENS联系。
高校专区
Princeton University（普林斯顿大学）
LeAct: Learning to Reason from Expert Actions
LeAct：从专家行动中学习推理
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 研究如何从专家行动中恢复思维链，提出LeAct方法，通过优化潜在变量，让学生为专家行动采样候选思维链并保留有效链。该方法在多个博弈和机器人基准测试中表现出色，使专家系统成为基础模型推理教师的新来源。
Comments 27 pages, 3 figures, 11 tables
Addressing the Orchestration Gap in Generalist Robots via Physical Agency
通过物理智能解决通用机器人中的编排差距
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Together AI（联合人工智能）
AI总结 研究通用机器人行动推理问题，提出将相关能力分解为语言条件策略/控制智能体与高级智能体管理器/编排器，构建物理智能体编排器Pigey，经评估其在模拟和实际任务中性能显著提升，缩小了编排差距。
Multi-Mask Diffusion Language Models for Few-Step Generation
用于少步生成的多掩码扩散语言模型
机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 研究针对掩码扩散模型少步生成难的问题，提出多掩码扩散模型MultiMDM，通过特定前向过程使反向过程有起草能力，推导训练目标并制定蒸馏方案，经实验验证其为少步生成提供了有效基础。
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The Computational Basis of Confidence in Large Language Models
大语言模型中置信度的计算基础
机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； École Polytechnique（巴黎综合理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 研究大语言模型中置信度的计算基础，利用统计决策置信度框架，通过答案 - 对数差异测试其预测特征，结果表明在多种任务中答案对数可作潜在决策变量读出，为多模态语言模型置信度提供解释并统一研究框架。
