Stanford University（斯坦福大学）

TacGen: Touch Is a Necessary Dimension of Physical-World Representation -- Addressing Tactile Data Scarcity with Scalable Vision-to-Touch Alignment and Generation

TacGen: 触觉是物理世界表征的必要维度——通过可扩展的视觉到触觉对齐与生成解决触觉数据稀缺问题

Wanghao Ye, Aarosh Das, Sihan Chen, Yiting Wang, Bowei Tian, Guoheng Sun, Shwai He, Zheyu Shen, Ziyao Wang, Yexiao He, Zhaoyi Liu, Meng Liu, Yuning Zhang, Meng Feng, Ziyi Wang, Yilong Dai, Yifei Dong, Siyuan Peng, Zhenle Duan, Joshua Liu, Lang Xiong, Ang Li

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Alabama（阿拉巴马大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 针对触觉数据稀缺问题，提出TacGen方法，通过视觉-触觉对比对齐和潜在空间残差MLP生成器合成触觉潜在表示，在质量、密度、硬度等物理属性预测上显著优于纯视觉模型，并大幅提升触觉操作性能。

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What If We Allocate Test-Time Compute Adaptively?

如果我们在测试时动态分配计算资源呢？

Ahsan Bilal, Ahmed Mohsin, Muhammad Umer, Ali Subhan, Hassan Rizwan, Ayesha Mohsin, Dean Hougen

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； University of California Riverside（加州大学河滨分校） ； National University of Sciences and Technology（国立科技大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于验证器的自适应框架，通过迭代轨迹生成与选择提升推理效率，在多个数据集上优于传统测试时缩放方法。

Comments International Conference on Machine Learning

Nazrin: An Atomic Neural Proof Automation Tactic in Lean 4

Nazrin: Lean 4中的原子神经证明自动化策略

Leni Aniva, Iori Oikawa, David Dill, Clark Barrett

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 提出原子策略集、转置原子化算法、ExprGraph数据结构和基于图神经网络的Nazrin证明器，通过仅调度原子策略克服现有证明代理的挑战，并在消费级硬件上训练和评估。

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