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Stanford University(斯坦福大学)

2026-05-12 至 2026-05-12 共收录 27
2605.10816 2026-05-12 cs.LG cs.AI

Policy Gradient Methods for Non-Markovian Reinforcement Learning

非马尔可夫强化学习中的策略梯度方法

Avik Kar, Siddharth Chandak, Rahul Singh, Soumitra Sinhahajari, Eric Moulines, Shalabh Bhatnagar, Nicholas Bambos

机构 * Department of Computer Science and Automation, Indian Institute of Science(印度科学研究院计算机科学与自动化系) Department of Electrical Engineering, Stanford University(斯坦福大学电气工程系) Department of Electrical and Electronics Engineering, Nanyang Technological University(南洋理工大学电气与电子工程系) CMAP, CNRS, École polytechnique, Institut Polytechnique d́e Paris(巴黎理工学院先进材料与工艺中心、国家科学研究中心、巴黎理工学院)

AI总结 本文研究非马尔可夫决策过程中的策略梯度方法,提出基于奖励的策略优化框架,通过递归更新内部状态提升非马尔可夫任务性能。

Comments 39 pages, 5 figures, 1 table

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2605.10809 2026-05-12 cs.LG cs.DS

Mistake-Bounded Language Generation

受限于错误的语言生成

Jon Kleinberg, Charlotte Peale, Omer Reingold

机构 * Departments of Computer Science and Information Science Cornell University(计算机科学与信息科学系,康奈尔大学) Department of Computer Science Stanford University(计算机科学系,斯坦福大学)

AI总结 本文提出'受限于错误的语言生成'概念,通过形式化减少到Joshi等人(2025)的正确示范学习框架,为推导错误界提供了通用方法。对有限类提供同时达到最优最后错误时间与错误界算法,对无限流语言非均匀设置证明了对数错误与收敛保证的矛盾。

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2605.05812 2026-05-12 cs.AI

Long-Horizon Q-Learning: Accurate Value Learning via n-Step Inequalities

长周期Q学习:通过n步不等式实现准确的价值学习

Armaan A. Abraham, Lucy Xiaoyang Shi, Chelsea Finn

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 本文提出长周期Q学习(LQL),通过引入n步不等式来抑制误差累积,提升长周期学习稳定性,实验表明其在多种基准上优于传统TD方法。

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2605.05775 2026-05-12 cs.CV cs.AI

The autoPET3 Challenge: Automated Lesion Segmentation in Whole-Body PET/CT $\unicode{x2013}$ Multitracer Multicenter Generalization

autoPET3挑战:全身体 PET/CT 中病变分割的自动化分割——多示踪多中心泛化

Jakob Dexl, Katharina Jeblick, Andreas Mittermeier, Balthasar Schachtner, Anna Theresa Stüber, Johanna Topalis, Maximilian Rokuss, Fabian Isensee, Klaus H. Maier-Hein, Hamza Kalisch, Jens Kleesiek, Constantin M. Seibold, Hussain Alasmawi, Lap Yan Lennon Chan, Yixuan Yuan, Alexander Jaus, Rainer Stiefelhagen, Pauline Ornela Megne Choudja, Konstantin Nikolaou, Christian La Fougère, Sergios Gatidis, Matthias P. Fabritius, Maurice Heimer, Gizem Abaci, Lalith Kumar Shiyam Sundar, Rudolf A. Werner, Jens Ricke, Clemens C. Cyran, Thomas Küstner, Michael Ingrisch

机构 * Department of Radiology, LMU University Hospital, LMU Munich(莱比锡大学医院放射科,莱比锡大学) Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心) University Hospital Tübingen, Department of Radiology(图宾根大学医院放射科) Department of Radiology, Stanford University(斯坦福大学放射科) German Cancer Research Center (DKFZ)(德国癌症研究中心(DKFZ)) Pattern Analysis and Learning Group, Department of Radiation Oncology, Heidelberg University Hospital(海德堡大学医院放射肿瘤学部模式分析与学习组) Faculty of Mathematics and Computer Science, Heidelberg University(海德堡大学数学与计算机科学学院) Institute for AI in Medicine (IKIM), University Hospital Essen (AöR)(医学人工智能研究所(IKIM),埃森大学医院(AöR)) Department of Nuclear Medicine, University Hospital Essen (AöR)(核医学部,埃森大学医院(AöR)) Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学计算机科学与工程系) Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学电子工程系) Karlsruhe Institute of Technology(卡尔斯鲁厄理工学院) HIDSS4Health - Helmholtz Information and Data Science School for Health(HIDSS4Health - 海德堡信息与数据科学健康学校) Department of Nuclear Medicine, LMU University Hospital, LMU Munich(莱比锡大学医院核医学部,莱比锡大学) Comprehensive Pneumology Center (CPC-M), Member of the German Center for Lung Research (DZL)(综合肺科中心(CPC-M),德国肺癌研究中心(DZL)成员) relAI – Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI(relAI - 卡诺德·祖斯可靠性人工智能卓越学校) Cluster of Excellence iFIT (EXC 2180) "Image Guided and Functionally Instructed Tumor Therapies", University of Tübingen(卓越中心iFIT(EXC 2180)"图像引导和功能指导肿瘤治疗",图宾根大学)

AI总结 autoPET3挑战评估了全身体PET/CT中病变分割的自动化方法,通过多示踪多中心泛化设置测试,提出了一种基于nnU-Net的3D网络,改进了分割性能。

Comments Preprint submitted to Medical Image Analysis

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2508.04660 2026-05-12 cs.CL

Composing Policy Gradients and Prompt Optimization for Language Model Programs

将策略梯度与提示优化组合用于语言模型程序

Noah Ziems, Dilara Soylu, Lakshya A Agrawal, Isaac Miller, Liheng Lai, Chen Qian, Kaiqiang Song, Meng Jiang, Dan Klein, Matei Zaharia, Karel D'Oosterlinck, Christopher Potts, Omar Khattab

机构 * University of Notre Dame(诺特大学) Stanford University(斯坦福大学) UC Berkeley(伯克利大学) Anyscale CMU(卡内基梅隆大学) Zoom, Inc.(Zoom公司) Contextual AI MIT(麻省理工学院)

AI总结 本文研究了如何将GRPO与自动提示优化结合,以提升多提示程序的性能,实验表明这种组合在分类、多跳搜索和隐私保护委托任务中平均提升准确率11%。

Comments ACM CAIS 2026. Lakshya*, Dilara*, and Noah* contributed equally to this work

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2605.09991 2026-05-12 cs.AI cs.LG math.OC

Optimizer-Induced Mode Connectivity: From AdamW to Muon

优化器诱导的模式连接:从AdamW到Muon

Fangzhao Zhang, Sungyoon Kim, Erica Zhang, Yiqi Jiang, Mert Pilanci

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 研究探讨了优化器对模式连接的影响,发现不同优化器在不同宽度下形成连通集,并揭示了优化器依赖的结构特性。

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2605.09936 2026-05-12 cs.CV cs.IR cs.LG

Urban-ImageNet: A Large-Scale Multi-Modal Dataset and Evaluation Framework for Urban Space Perception

Urban-ImageNet: 一个大规模多模态数据集和用于城市空间感知的评估框架

Yiwei Ou, Chung Ching Cheung, Jun Yang Ang, Xiaobin Ren, Ronggui Sun, Guansong Gao, Kaiqi Zhao, Manfredo Manfredini

机构 * University of Auckland(奥克兰大学) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Stanford University(斯坦福大学) Harbin Institute of Technology, Shenzhen(哈尔滨工业大学(深圳))

AI总结 本文提出Urban-ImageNet,一个用于评估城市空间感知的多模态数据集和基准,包含2019-2025年间中国24个城市61个地点的200万张社交媒体图像及文本。通过HUSIC框架定义10类城市理论基础分类,支持城市场景分类、跨模态检索和实例分割三个任务。

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2605.09636 2026-05-12 cs.AI

PDEAgent-Bench: A Multi-Metric, Multi-Library Benchmark for PDE Solver Generation

PDEAgent-Bench: 一个多指标、多库的PDE求解器生成基准

Zhen Hang, Yushan Yashengjiang, Junhui Li, Huanshuo Dong, Yang Wei, Zhezheng Hao, Jiangtao Ma, Songlin Bai, Haozhong Kai, Xihang Yue, Gangzong Si, Dongming Jiang, Chao Yao, Zhanhua Hu, Jiangqing Zhang, Pengwei Liu, Yaomin Shen, Xingyu Ren, Lei Liu, Zikang Xu, Han Li, Qingsong Yao, Hande Dong, Hong Wang

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Tencent(腾讯) Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Zhejiang University(浙江大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Tsinghua University(清华大学) University of Texas at Dallas(德克萨斯大学达拉斯分校) Arizona State University(亚利桑那州立大学) Rice University(里士满大学) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) Stanford University(斯坦福大学) Alibaba Group(阿里巴巴集团)

AI总结 PDEAgent-Bench是首个针对PDE求解器生成的多指标、多库基准,包含645个实例,涵盖6类数学问题和11种PDE家族,评估生成求解器的可执行性、数值精度和计算效率。

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2605.09565 2026-05-12 cs.LG

Online Set Learning from Precision and Recall Feedback

在线集学习:基于精确度与召回率反馈

Lee Cohen, Yishay Mansour, Shay Moran, Han Shao

机构 * Stanford University(斯坦福大学) Tel Aviv University and Google Research(特拉维夫大学和谷歌研究) Technion and Google Research(技术学院和谷歌研究) University of Maryland(马里兰大学)

AI总结 本文研究在线集学习问题,通过精确度和召回率反馈最大化累积奖励。证明有限VC维的假设类可学习,算法结构复杂,挑战传统ERM原则,提供现实和非现实设置下的后悔界。

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2605.09376 2026-05-12 cs.RO

Mismatch-Aware Adaptive Constraint Tightening for Bicycle-Model Trajectory Optimization

基于模型不匹配的自适应约束紧缩方法

Lingxue Lyu, Zihui Liu

机构 * School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院) Department of Aeronautics & Astronautics, Stanford University(斯坦福大学航空与航天工程系)

AI总结 本文提出MACT方法,通过分析车辆动态模型不匹配问题,提出基于速度和曲率的状态依赖性约束紧缩策略,提升轨迹优化的安全性与效率。

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2605.09288 2026-05-12 cs.LG cs.AI cs.CE cs.CV cs.NA math.NA

MC$^2$: Monte Carlo Correction for Fast Elliptic PDE Solving

MC$^2$:蒙特卡洛校正用于快速椭圆型PDE求解

Ethan Hsu, Hong Meng Yam, Ivan Ge

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 MC$^2$结合传统蒙特卡洛方法与神经网络,通过学习单次前向传递的校正来提升PDE求解精度,实现比传统方法快约1000倍的求解速度,并提供首个大规模标准化椭圆型PDE基准PDEZoo。

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2605.09272 2026-05-12 cs.AI cs.CL cs.CV

Towards Conversational Medical AI with Eyes, Ears and a Voice

面向有眼睛、耳朵和声音的对话式医疗AI

Meet Shah, Jason Gusdorf, Anil Palepu, Chunjong Park, Jack W. O'Sullivan, Vishnu Ravi, Tim Strother, Pavel Dubov, Aliya Rysbek, Toshiyuki Fukuzawa, Yana Lunts, Jan Freyberg, Michael B. Chang, Aniruddh Raghu, David Stutz, Devora Berlowitz, Eliseo Papa, Taylan Cemgil, JD Velasquez, Jack Chen, Arthur Chen, Doug Fritz, Charlie Taylor, Katya Tregubova, Jing Rong Lim, Richard Green, Sara Mahdavi, Mahvish Nagda, Jihyeon Lee, Craig Schiff, Liviu Panait, Sukhdeep Singh, Valentin Liévin, David G. T. Barrett, Hannah Gladman, Anna Cupani, Francesca Pietra, Uchechi Okereke, Katherine Tong, Clemens Meyer, Erwan Rolland, Mili Sanwalka, Michael D. Howell, Shixiang Shane Gu, Bibo Xu, Euan A. Ashley, S. M. Ali Eslami, Gregory Wayne, Pushmeet Kohli, Vivek Natarajan, Adam Rodman, Alan Karthikesalingam, Ryutaro Tanno

机构 * Google DeepMind(谷歌DeepMind) Google Research(谷歌研究) Beth Israel Deaconess Medical Center, Harvard Medical School(贝塞斯达医院, 哈佛医学院) Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 本文提出AI co-clinician系统,利用音频视频数据实现实时临床决策,通过TelePACES评估标准显示其在管理计划和诊断差异方面接近医生,但在体格检查和疾病特异性推理上仍有不足。

Comments Video examples are available on Youtube: https://youtu.be/y5Vaa_SN1t0, https://youtu.be/dC4icb75vLQ, and https://youtu.be/E7iEvWo-E6c

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2605.09256 2026-05-12 cs.LG cs.AI stat.ML

Improving Generalization by Permutation Routing Across Model Copies

通过模型副本的排列路由提升泛化能力

Shuhei Kashiwamura, Timothee Leleu

机构 * NTT Research, CA, USA(NTT研究所) Stanford University, CA, USA(斯坦福大学)

AI总结 本文提出通过排列路由提升模型泛化能力,利用结构化混合核Q定义消息传输拓扑,避免参数耦合,适用于感知机、委员会机和多层感知机。

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2603.03759 2026-05-12 cs.MA cs.AI cs.LG cs.SY eess.SY math.OC

Learning Approximate Nash Equilibria in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning via Mean-Field Subsampling

通过均值场采样学习合作多智能体强化学习中的近似纳什均衡

Emile Anand, Ishani Karmarkar

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 本文研究了在通信受限条件下,通过均值场采样方法学习合作多智能体强化学习中的近似纳什均衡,证明了该方法能收敛到近似纳什均衡,并在多机器人控制中进行了验证。

Comments 57 pages, 10 figures, 4 tables

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2602.00986 2026-05-12 cs.CL

Sparse Reward Subsystem in Large Language Models

大语言模型中的稀疏奖励子系统

Guowei Xu, Mert Yuksekgonul, James Zou

机构 * Tsinghua University(清华大学) Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 研究揭示大语言模型隐藏状态中稀疏神经元构成奖励子系统,识别价值神经元和多巴胺神经元,用于预测模型置信度和指导推理过程。

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2410.19471 2026-05-12 cs.LG cs.AI

Improving Inverse Folding for Peptide Design with Diversity-regularized Direct Preference Optimization

通过多样性正则化的直接偏好优化改进肽设计的反向折叠

Ryan Park, Darren J. Hsu, C. Brian Roland, Maria Korshunova, Chen Tessler, Shie Mannor, Olivia Viessmann, Bruno Trentini

机构 * Stanford University(斯坦福大学) NVIDIA(英伟达) Technion - Israel Institute of Technology(技术学院-以色列理工学院) Flagship Pioneering(旗领先锋) University of Oxford(牛津大学)

AI总结 本文通过改进的直接偏好优化方法,结合多样性正则化和领域特定先验,提升肽设计中反向折叠模型的序列多样性和结构一致性,实验表明在OpenFold生成结构条件下,模型在结构相似度上取得显著提升。

Comments Preprint. 10 pages plus appendices

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2110.02879 2026-05-12 cs.LG cs.AI

Compositional Q-learning for electrolyte repletion with imbalanced patient sub-populations

基于 compositional Q-learning 的电解质补充与不平衡患者亚群

Aishwarya Mandyam, Andrew Jones, Jiayu Yao, Krzysztof Laudanski, Barbara Engelhardt

机构 * Stanford University(斯坦福大学) Princeton University(普林斯顿大学) Gladstone Institutes(加利福尼亚大学旧金山分校 Gladstone 实验室) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Gladstone Institutes, Stanford University(加利福尼亚大学旧金山分校 Gladstone 实验室,斯坦福大学)

AI总结 本文提出 Compositional Fitted Q-iteration 方法,用于处理医疗场景中患者治疗反应的异质性问题,通过分层任务结构实现高效决策,验证了其在电解质补充任务中的有效性。

Journal ref Proceedings of the 3rd Machine Learning for Health Symposium 2023

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2605.06226 2026-05-12 cs.AI q-bio.GN

A Versatile AI Agent for Rare Disease Diagnosis and Risk Gene Prioritization

一种多功能AI代理用于罕见病诊断和风险基因优先级排序

Tianyu Liu, Wangjie Zheng, Rui Yang, Benny Kai Guo Loo, Hui Zhang, Jeffries Lauran, Jianlei Gu, Botao Yu, Weihao Xuan, Kexin Huang, Nan Liu, James Zou, Yonghui Jiang, Hua Xu, Hongyu Zhao

机构 * Interdepartmental Program in Computational Biology and Bioinformatics, Yale University(耶鲁大学计算生物学与生物信息学联合计划) Department of Biostatistics, Yale University(耶鲁大学生物统计学系) Broad Institute of MIT and Harvard(哈佛大学与麻省理工学院联合Broad研究所) Center for Biomedical Data Science, Duke-NUS Medical School(杜克-新加坡医学学校生物医学数据科学中心) Sport and Exercise Medicine Service, KK Women’s and Children’s Hospital Training Program, Duke-NUS Medical School(杜克-新加坡医学学校KK妇女儿童医院运动与医学服务培训项目) Training Program, Duke-NUS Medical School(杜克-新加坡医学学校培训项目) Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University(俄亥俄州立大学计算机科学与工程系) Department of Complexity Science and Engineering, The University of Tokyo(东京大学复杂科学与工程系) Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN(日本理化学研究所高级智能项目中心) NUS Artificial Intelligence Institute, National University of Singapore(新加坡国立大学人工智能研究所) Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke University(杜克大学生物统计学与生物信息学系) Department of Biomedical Data Science, Stanford University(斯坦福大学生物医学数据科学系) Department of Genetics, Yale University(耶鲁大学遗传学系) Wu Tsai Institute, Yale University(耶鲁大学吴天教授研究所) Department of Biomedical Informatics and Data Science, Yale University(耶鲁大学生物医学信息学与数据科学系)

AI总结 本文提出Hygieia系统,通过整合多源数据提升罕见病诊断准确性与风险基因优先级排序能力,实验表明其在多个诊断基准上表现优异,有效减轻临床工作负担。

Comments 32 pages, 6 figures

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2604.25031 2026-05-12 cs.CL cs.AI

Faithful Autoformalization via Roundtrip Verification and Repair

通过往返验证与修复实现可信的自动形式化

Daneshvar Amrollahi, Jerry Lopez, Clark Barrett

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 本文提出一种无需地面真实标注的往返验证方法,通过形式化-自然语言翻译-再形式化-逻辑等价性检查,验证形式化结果的可信度,并通过诊断引导的局部修复提升准确性。

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2602.12606 2026-05-12 cs.LG

RelBench v2: A Large-Scale Benchmark and Repository for Relational Data

RelBench v2:关系数据的大型基准和存储库

Justin Gu, Rishabh Ranjan, Charilaos Kanatsoulis, Haiming Tang, Martin Jurkovic, Valter Hudovernik, Mark Znidar, Pranshu Chaturvedi, Parth Shroff, Fengyu Li, Jure Leskovec

机构 * Stanford University(斯坦福大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Ljubljana(卢布尔雅那大学) Kumo AI University of Oxford(牛津大学)

AI总结 RelBench v2引入了四个大规模关系数据集,扩展了基准测试,并引入了自动补全任务,展示了关系学习模型在多表预测中的优势。

Comments Published at ICLR 2026. Website: https://relbench.stanford.edu

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2602.09317 2026-05-12 cs.LG cs.AI stat.ML

SnareNet: Flexible Repair Layers for Neural Networks with Hard Constraints

SnareNet:带有硬约束的神经网络灵活修复层

Ya-Chi Chu, Alkiviades Boukas, Madeleine Udell

机构 * Department of Mathematics, Stanford University(斯坦福大学数学系) Institute for Computational and Mathematical Engineering, Stanford University(斯坦福大学计算与数学工程研究所) Department of Management Science and Engineering, Stanford University(斯坦福大学管理科学与工程系)

AI总结 SnareNet通过引入可微修复层和自适应放松机制,实现神经网络输出满足输入依赖约束,提升了约束满足的精度和鲁棒性。

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2601.21410 2026-05-12 stat.ML cs.LG

Learning When to Trust LLM Priors: A Validated Framework for Semantic Prior Integration

学习何时信任LLM先验:一种经过验证的语义先验整合框架

Erica Zhang, Naomi Sagan, Danny Tse, Fangzhao Zhang, Mert Pilanci, Jose Blanchet

机构 * Stanford University School of Engineering(斯坦福大学工程学院)

AI总结 Statsformer框架通过验证LLM生成的语义先验,提升监督统计学习的可靠性,有效整合不同模型的先验信息,自动降低不可靠先验的影响。

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2601.18061 2026-05-12 cs.AI cs.HC

Expert Evaluation and the Limits of Human Feedback in Mental Health AI Safety Testing

专家评估与心理健康AI安全测试中人类反馈的局限性

Kiana Jafari, Paul Ulrich Nikolaus Rust, Duncan Eddy, Robbie Fraser, Nina Vasan, Darja Djordjevic, Akanksha Dadlani, Max Lamparth, Eugenia Kim, Mykel Kochenderfer

机构 * Stanford University(斯坦福大学) University College London(伦敦大学学院) Microsoft(微软)

AI总结 本研究探讨了在心理健康AI安全测试中,专家评估与人类反馈的有效性,发现专家间一致性差,揭示了专家分歧是社会技术现象,建议转向保留专家分歧的对齐方法。

Comments 17 pages, 7 pages of appendix, 21 tables

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2605.08406 2026-05-12 cs.CL cs.AI

Effective Explanations Support Planning Under Uncertainty

有效解释支持在不确定性下的规划

Hanqi Zhou, Britt Besch, Charley M. Wu, Tobias Gerstenberg

机构 * University of Tübingen(图宾根大学) Technical University Darmstadt(达姆施塔特技术大学) Max Planck Institute for Biological Cybernetics(生物 cybernetics 最大平面研究所) University of Cambridge(剑桥大学) Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 本文提出一种计算模型,将解释转化为行动计划,通过大规模语言模型生成策略先验和价值图,结合规划代理在部分可观测条件下执行,验证了高质量解释能提升导航效率。

Comments CogSci 2026

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2605.08382 2026-05-12 cs.CR cs.CL cs.CY

SecureForge: Finding and Preventing Vulnerabilities in LLM-Generated Code via Prompt Optimization

SecureForge:通过提示优化发现并防止LLM生成代码中的漏洞

Houjun Liu, Lisa Einstein, John Yang, Joachim Baumann, Duncan Eddy, Christopher D. Manning, Mykel Kochenderfer, Diyi Yang

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 本文提出SecureForge框架,通过自动化流程发现并减少LLM生成代码中的安全漏洞,提升代码安全性的同时保持单元测试性能,实验显示漏洞减少达48%。

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2605.08298 2026-05-12 cs.LG cs.AI

What Cohort INRs Encode and Where to Freeze Them

队列训练的INR编码了什么以及在哪里冻结它们

Vasiliki Sideri-Lampretsa, Sophie Starck, Robbie Holland, Julian McGinnis, Daniel Rueckert

机构 * Chair of AI in Healthcare and Medicine(人工智能在医疗与医学中的主任) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) TUM University Hospital(TUM大学医院) Imperial College London(伦敦帝国学院) Munich Center for Machine Learning(慕尼黑机器学习中心) Stanford Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging(斯坦福大学人工智能在医学与成像中的中心) Stanford University(斯坦福大学) Department of Radiology(放射科部门)

AI总结 研究通过冻结队列训练INR的不同层,发现最优冻结点与权重稳定秩最高层一致,并展示了稀疏自编码器对INR激活的分解,揭示了不同架构的编码差异。

Comments 9 content pages plus appendix

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2605.08144 2026-05-12 cs.LG cs.AI cs.CV

NoiseRater: Meta-Learned Noise Valuation for Diffusion Model Training

NoiseRater: 用于扩散模型训练的元学习噪声估值

Fang Wu, Haokai Zhao, Da Xing, Hanqun Cao, Tinson Xu, Yanchao Li, Xiangru Tang, Zehong Wang, Aaron Tu, Kuan Pang, Hanchen Wang, Hongbin Lin, Zeqi Zhou, Yinxi Li, Peng Xia, Li Erran Li, Molei Tao, Jure Leskovec, Aditya Joshi, Yejin Choi

机构 * Stanford University(斯坦福大学) UNSW(新南威尔士大学) UCL(伦敦大学学院) The University of Chicago(芝加哥大学) CUHK(香港中文大学) Nanjing University(南京大学) Brown University(布朗大学) Yale University(耶鲁大学) University of Notre Dame(Notre Dame 大学) University of Waterloo(滑铁卢大学) UCB(加州大学伯克利分校) Georgia Technology(佐治亚理工学院) Amazon(亚马逊)

AI总结 本文提出NoiseRater,通过元学习实现实例级噪声估值,提升扩散模型训练效率和生成质量。

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