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Stanford University(斯坦福大学)

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2603.12648 2026-03-16 cs.CV

From Sparse to Dense: Multi-View GRPO for Flow Models via Augmented Condition Space

从稀疏到密集:通过增强条件空间的多视图GRPO用于流模型

Jiazi Bu, Pengyang Ling, Yujie Zhou, Yibin Wang, Yuhang Zang, Tianyi Wei, Xiaohang Zhan, Jiaqi Wang, Tong Wu, Xingang Pan, Dahua Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) S-Lab, Nanyang Technological University(南洋理工大学S实验室) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Fudan University(复旦大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Adobe Research(Adobe研究实验室) Stanford University(斯坦福大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) CPII under InnoHK Project(InnoHK项目下的CPII)

AI总结 本文提出多视图GRPO,通过增强条件空间探索样本间关系,提升文本到图像流模型的对齐性能。

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2603.12517 2026-03-16 cs.LG cs.CV

Curriculum Sampling: A Two-Phase Curriculum for Efficient Training of Flow Matching

课程采样:一种两阶段课程用于高效训练流匹配

Pengwei Sun

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 本文提出课程采样,通过两阶段策略提升流匹配模型训练效率,改进FID指标并优化训练步骤。

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2603.12516 2026-03-16 cs.LG physics.flu-dyn

Learning Pore-scale Multiphase Flow from 4D Velocimetry

从4D速度测距学习孔隙尺度多相流

Chunyang Wang, Linqi Zhu, Yuxuan Gu, Robert van der Merwe, Xin Ju, Catherine Spurin, Samuel Krevor, Rex Ying, Tobias Pfaff, Martin J. Blunt, Tom Bultreys, Gege Wen

机构 * Department of Earth Science and Engineering, Imperial College London(帝国理工学院伦敦地球科学与工程系) Department of Geology, Ghent University(根特大学地质系) Department of Energy Science and Engineering, Stanford University(斯坦福大学能源科学与工程系) Department of Computer Science, Yale University(耶鲁大学计算机科学系) NVIDIA

AI总结 本文提出一种多模态学习框架,通过4D微速度测距数据直接推断多相孔隙流,结合图网络模拟和3D U-Net,实现快速预测,为地下碳和氢存储提供高效工具。

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2603.12471 2026-03-16 cs.CL cs.HC

Marked Pedagogies: Examining Linguistic Biases in Personalized Automated Writing Feedback

标记教学法:检验个性化自动写作反馈中的语言偏见

Mei Tan, Lena Phalen, Dorottya Demszky

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 研究探讨了四种常用LLM在不同学生属性下生成写作反馈的偏见,揭示了基于种族、语言等属性的反馈偏差,提出需提高自动反馈工具的透明度和问责性。

Comments To appear in LAK 2026

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2603.11802 2026-03-13 cs.AI

A Semi-Decentralized Approach to Multiagent Control

多智能体控制的半去中心化方法

Mahdi Al-Husseini, Mykel J. Kochenderfer, Kyle H. Wray

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

AI总结 本文提出半去中心化方法,用于解决多智能体控制中的通信不确定性问题,通过SDec-POMDP框架统一了去中心化和多智能体POMDP,并引入RS-SDA*算法生成最优策略。

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2603.11400 2026-03-13 cs.RO cs.AI cs.LG

Deployment-Time Reliability of Learned Robot Policies

部署时学习机器人策略的可靠性

Christopher Agia

机构 * STANFORD UNIVERSITY(斯坦福大学)

AI总结 本文研究了如何通过部署时机制提升学习机器人策略的可靠性,提出运行时监控、数据驱动的可解释性框架及长周期任务执行方法,以应对部署中的分布偏移、误差叠加和复杂依赖性问题。

Comments Stanford University PhD dissertation, 2026. 182 pages, 37 figures. Available from Stanford Digital Repository

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2603.11266 2026-03-13 cs.AI

The Unlearning Mirage: A Dynamic Framework for Evaluating LLM Unlearning

消除幻觉:一种动态框架用于评估大语言模型的消除

Raj Sanjay Shah, Jing Huang, Keerthiram Murugesan, Nathalie Baracaldo, Diyi Yang

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

AI总结 本文提出了一种动态框架,用于评估大语言模型消除方法的鲁棒性,通过复杂结构查询揭示消除技术在多跳设置中的脆弱性,并提供可扩展的评估方法。

Comments Published at COLM 2025

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2603.05884 2026-03-13 cs.CE cs.AI

Computational Pathology in the Era of Emerging Foundation and Agentic AI -- International Expert Perspectives on Clinical Integration and Translational Readiness

在新兴基础和代理AI时代 computational pathology 的发展——国际专家对临床整合与转化准备的视角

Qian Da, Yijiang Chen, Min Ju, Zheyi Ji, Albert Zhou, Wenwen Wang, Matthew A Abikenari, Philip Chikontwe, Guillaume Larghero, Bowen Chen, Peter Neidlinger, Dingrong Zhong, Shuhao Wang, Wei Xu, Drew Williamson, German Corredor, Sen Yang, Le Lu, Xiao Han, Kun-Hsing Yu, Jun-zhou Huang, Laura Barisoni, Geert Litjens, Anant Madabhushi, Lifeng Zhu, Chaofu Wang, Junhan Zhao, Weiguo Hu

机构 * Department of Pathology, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China(复旦大学附属中山医院病理科,上海交通大学医学院,上海,中国) Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, USA(斯坦福大学医学院放射肿瘤科,斯坦福,加利福尼亚州,美国) Department of Basic Education, Qingdao City University, Qingdao, Shandong, China(青岛城市大学基础教育系,青岛,山东省,中国) Department of Human Genetics, the University of Chicago, Chicago, IL, USA(芝加哥大学人类遗传学系,芝加哥,伊利诺伊州,美国) Department of Computer Science, University of Warwick, Coventry UK(沃里克大学计算机科学系,科文特里,英国) Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, Pennsylvania, USA(卡内基梅隆大学电气与计算机工程系,匹兹堡,宾夕法尼亚州,美国) Department of Neurosurgery, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, USA(斯坦福大学医学院神经外科,斯坦福,加利福尼亚州,美国) Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School, Boston, MA, USA(哈佛医学院生物医学信息学系,波士顿,马萨诸塞州,美国)

AI总结 本文探讨新兴基础和代理AI在计算病理学中的临床整合与转化准备,分析技术成熟度、经济监管及实际应用挑战,提供国际专家对当前能力与障碍的评估。

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2509.20681 2026-03-13 cs.RO cs.AI cs.CV

Efficient Construction of Implicit Surface Models From a Single Image for Motion Generation

从单张图像高效构建隐式表面模型用于运动生成

Wei-Teng Chu, Tianyi Zhang, Matthew Johnson-Roberson, Weiming Zhi

机构 * Department of Electrical Engineering, Stanford University, USA(美国斯坦福大学电气工程系) Aurora Innovation, USA(美国Aurora Innovation公司) School of Computer Science, The University of Sydney, Australia(澳大利亚悉尼大学计算机科学学院) Australian Centre for Robotics, The University of Sydney, Australia(澳大利亚悉尼大学机器人中心) College of Connected Computing, Vanderbilt University, USA(美国范德比尔特大学连接计算学院)

AI总结 本文提出FINS框架,通过单张图像高效重建高保真表面和SDF场,提升机器人运动生成的效率和精度。

Comments 9 pages, 6 figures, 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

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2603.10299 2026-03-12 cs.LG

Regime-aware financial volatility forecasting via in-context learning

基于情境学习的领域感知金融波动预测

Saba Asaad, Shayan Mohajer Hamidi, Ali Bereyhi

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto(多伦多大学电气与计算机工程系) Department of Electrical Engineering, Stanford University(斯坦福大学电气工程系)

AI总结 本文提出一种基于情境学习的领域感知金融波动预测方法,通过条件采样策略提升非平稳市场下的预测性能。

Comments 11 pages, 1 figure, Published as a conference paper at ICLR 2026 Workshop on Advances in Financial AI

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2312.00819 2026-03-12 cs.LG cs.AI cs.CL

Large Language Models for Travel Behavior Prediction

基于大语言模型的出行行为预测

Baichuan Mo, Hanyong Xu, Ruoyun Ma, Jung-Hoon Cho, Dingyi Zhuang, Xiaotong Guo, Jinhua Zhao

机构 * Department of Civil Engineering, Tsinghua University, Beijing, China(清华大学土木工程系) Department of Civil and Environmental Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139(麻省理工学院土木与环境工程系) Department of Urban Studies and Planning, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 20139(麻省理工学院城市研究与规划系) Department of Management Science and Engineering, Stanford University, Stanford, CA 94305(斯坦福大学管理科学与工程系)

AI总结 本文提出利用大语言模型进行出行行为预测,通过零样本提示和文本嵌入两种方法,实现了与传统模型相当的预测性能。

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2603.09853 2026-03-11 cs.SD cs.AI

SCENEBench: An Audio Understanding Benchmark Grounded in Assistive and Industrial Use Cases

SCENEBench:一个基于辅助和工业用例的音频理解基准测试

Laya Iyer, Angelina Wang, Sanmi Koyejo

机构 * Stanford University(斯坦福大学) Cornell Tech(康奈尔科技)

AI总结 SCENEBench通过评估音频理解的四个现实场景,揭示了现有LALMs在不同任务中的性能差异,为改进模型能力提供指导。

Comments Accepted to EACL 2026 (Main Conference). 10 pages, 10 figures. Camera-ready version

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2603.09200 2026-03-11 cs.AI cs.CL cs.CY cs.LG

The Reasoning Trap -- Logical Reasoning as a Mechanistic Pathway to Situational Awareness

推理陷阱——逻辑推理作为情境意识的机制路径

Subramanyam Sahoo, Aman Chadha, Vinija Jain, Divya Chaudhary

机构 * MARS 4.0 Fellowship, Cambridge AI Safety Hub(CAISH), University of Cambridge(MARS 4.0 Fellow,剑桥人工智能安全中心(CAISH),剑桥大学) AWS Generative AI Innovation Center, Amazon Web Services, USA(亚马逊生成AI创新中心,亚马逊网络服务,美国) Google, USA(谷歌,美国) Stanford University(斯坦福大学) Northeastern University, Seattle, WA, USA(东北大学,西雅图,华盛顿州,美国)

AI总结 本文提出RAISE框架,揭示逻辑推理能力提升与情境意识升级的机制路径,并提出安全原则与测试方法以应对潜在风险。

Comments Accepted at ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models. 21 Pages. Position Paper

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2601.05355 2026-03-11 stat.ML cs.AI cs.LG stat.CO stat.ME

An AI-powered Bayesian Generative Modeling Approach for Arbitrary Conditional Inference

基于人工智能的贝叶斯生成建模方法用于任意条件推断

Qiao Liu, Wing Hung Wong

机构 * Department of Biostatistics, Yale University(耶鲁大学生物统计学系) Department of Statistics, Stanford University(斯坦福大学统计学系)

AI总结 本文提出了一种基于人工智能的贝叶斯生成建模方法,用于解决任意条件推断问题,通过统一框架实现灵活的条件预测和不确定性量化。

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2511.06385 2026-03-11 cs.RO cs.SY eess.SY

From Demonstrations to Safe Deployment: Path-Consistent Safety Filtering for Diffusion Policies

从演示到安全部署:扩散策略的路径一致安全过滤

Ralf Römer, Julian Balletshofer, Jakob Thumm, Marco Pavone, Angela P. Schoellig, Matthias Althoff

机构 * Department of Computer Engineering, Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich(计算机工程系,慕尼黑机器人与机器智能研究所(MIRMI),慕尼黑技术大学) Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University(航空与航天系,斯坦福大学)

AI总结 本文提出路径一致安全过滤方法,用于提升扩散策略在动态环境中的安全性和任务成功率。

Comments Accepted to IEEE ICRA 2026. Project page: https://tum-lsy.github.io/pacs/. 8 pages, 4 figures

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2404.18988 2026-03-11 cs.CL

Markovian Transformers for Informative Language Modeling

马尔可夫变换器用于信息语言建模

Scott Viteri, Max Lamparth, Peter Chatain, Clark Barrett

机构 * Department of Computer Science Stanford University(计算机科学系 斯坦福大学)

AI总结 马尔可夫变换器通过引入CoT瓶颈提升语言模型的推理能力,实验显示其在问答任务中表现优异,且对CoT依赖性强。

Comments 21 pages, 6 figures, Accepted at ICLR 2026

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2603.09020 2026-03-11 cs.HC cs.AI

AI Phenomenology for Understanding Human-AI Experiences Across Eras

人工智能现象学:理解跨时代的以人为本的AI体验

Bhada Yun, Evgenia Taranova, Dana Feng, Renn Su, April Yi Wang

机构 * ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) University of Bergen(卑尔根大学) Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 本文提出人工智能现象学,通过研究用户与AI交互的主观体验,促进双向人机对齐,并提供可重复的方法论工具。

Comments This is an accepted workshop paper at CHI '26, "W37: Human-AI Interaction Alignment: Designing, Evaluating, and Evolving Value-Centered AI For Reciprocal Human-AI Futures", or https://bialign-workshop.github.io/2026/cfp

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2510.24427 2026-03-11 cs.CL

SynthWorlds: Controlled Parallel Worlds for Disentangling Reasoning and Knowledge in Language Models

SynthWorlds: 用于语言模型中推理与知识分离的受控并行世界

Ken Gu, Advait Bhat, Mike A Merrill, Robert West, Xin Liu, Daniel McDuff, Tim Althoff

机构 * University of Washington(华盛顿大学) Stanford University(斯坦福大学) EPFL(苏黎世联邦理工学院) Google Research(谷歌研究)

AI总结 SynthWorlds通过构建两个结构相同的并行世界,分离语言模型的推理与知识能力,揭示了模型在仅依赖参数化知识和知识增强设置下的性能差异。

Comments ICLR 2026

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2510.06261 2026-03-11 cs.AI cs.CL cs.LG

AlphaApollo: A System for Deep Agentic Reasoning

AlphaApollo:一个深度代理推理系统

Zhanke Zhou, Chentao Cao, Xiao Feng, Xuan Li, Zongze Li, Xiangyu Lu, Jiangchao Yao, Weikai Huang, Tian Cheng, Jianghangfan Zhang, Tangyu Jiang, Linrui Xu, Yiming Zheng, Brando Miranda, Tongliang Liu, Sanmi Koyejo, Masashi Sugiyama, Bo Han

机构 * TMLR Group Department of Computer Science Hong Kong Baptist University(香港 Baptist 大学计算机科学系 TMLR 组) RIKEN AIP Cooperative Medianet Innovation Center Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学合作中立创新中心) Stanford University(斯坦福大学) Sydney AI Centre The University of Sydney(悉尼大学悉尼AI中心) The University of Tokyo(东京大学)

AI总结 AlphaApollo通过多轮代理推理、学习和进化机制,提升基础模型在复杂问题解决中的推理能力和工具使用可靠性。

Comments Ongoing project

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2508.11144 2026-03-11 cs.LG

CTRL Your Shift: Clustered Transfer Residual Learning for Many Small Datasets

控制你的转移:用于许多小数据集的聚类转移残差学习

Gauri Jain, Dominik Rothenhäusler, Kirk Bansak, Elisabeth Paulson

机构 * Harvard University(哈佛大学) Stanford University(斯坦福大学) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)

AI总结 CTRL通过结合跨域残差学习和自适应聚类,提升多源小数据集的预测准确性和源异质性保持能力。

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2603.07985 2026-03-10 cs.CV

On the Feasibility and Opportunity of Autoregressive 3D Object Detection

关于自回归3D目标检测的可行性与机会

Zanming Huang, Jinsu Yoo, Sooyoung Jeon, Zhenzhen Liu, Mark Campbell, Kilian Q Weinberger, Bharath Hariharan, Wei-Lun Chao, Katie Z Luo

机构 * The Ohio State University(俄亥俄州立大学) Cornell University(康奈尔大学) Boston University(波士顿大学) Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 AutoReg3D通过自回归序列生成方法实现3D目标检测,无需锚点或NMS,展示了在LiDAR检测中的可行性与灵活性。

Comments CVPR 2026 Findings Project Page: https://tzmhuang.github.io/autoreg3d/

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2603.07525 2026-03-10 cs.LG

Generative prediction of laser-induced rocket ignition with dynamic latent space representations

基于动态潜在空间表示的激光诱导火箭点火生成预测

Tony Zahtila, Ettore Saetta, Murray Cutforth, Davy Brouzet, Diego Rossinelli, Gianluca Iaccarino

机构 * Center for Turbulence Research(湍流研究中心) Stanford University(斯坦福大学) University of Naples Federico II(那不勒斯费德里科二世大学)

AI总结 本文提出基于动态潜在空间表示的生成预测方法,用于高效模拟激光点火火箭点火过程,显著降低预测成本并提升模拟效率。

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2603.03524 2026-03-10 cs.LG cs.AI

Test-Time Meta-Adaptation with Self-Synthesis

测试时元适应与自合成

Zeyneb N. Kaya, Nick Rui

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

AI总结 MASS通过自动生成问题特定的合成训练数据,实现大语言模型在测试时的自我适应与优化,提升下游任务性能。

Comments 5 pages, 2 figures, 1 table. Accepted to AI with Recursive Self-Improvement (RSI) Workshop @ ICLR 2026

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2603.00312 2026-03-10 cs.AI cs.LG

How Well Do Multimodal Models Reason on ECG Signals?

多模态模型在心电图信号上的推理能力如何?

Maxwell A. Xu, Harish Haresamudram, Catherine W. Liu, Patrick Langer, Jathurshan Pradeepkumar, Wanting Mao, Sunita J. Ferns, Aradhana Verma, Jimeng Sun, Paul Schmiedmayer, Xin Liu, Daniel McDuff, Emily B. Fox, James M. Rehg

机构 * University of Illinois Urbana Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Rush University(拉什大学) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) St. Christopher's Hospital for Children(圣克里斯opher儿童医院) Stanford University(斯坦福大学) University of Washington(华盛顿大学) Google Inc(谷歌公司)

AI总结 本文提出了一种评估多模态模型在ECG信号上推理能力的框架,通过感知和演绎两个方面验证模型的逻辑和模式识别能力。

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2602.17601 2026-03-10 cs.RO

Graph Neural Model Predictive Control for High-Dimensional Systems

图神经网络模型预测控制用于高维系统

Patrick Benito Eberhard, Luis Pabon, Daniele Gammelli, Hugo Buurmeijer, Amon Lahr, Mark Leone, Andrea Carron, Marco Pavone

机构 * Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zürich(瑞士苏黎世联邦理工学院动态系统与控制研究所) Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University(斯坦福大学航空与航天工程系) NVIDIA Research(NVIDIA研究)

AI总结 本文提出基于图神经网络和结构利用的模型预测控制方法,用于高维系统的实时控制,实现亚厘米级精度的参考跟踪和有效障碍物避障。

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2603.07039 2026-03-10 cs.AI

Self-Supervised Multi-Modal World Model with 4D Space-Time Embedding

具有4D空间-时间嵌入的自监督多模态世界模型

Lance Legel, Qin Huang, Brandon Voelker, Daniel Neamati, Patrick Alan Johnson, Favyen Bastani, Jeff Rose, James Ryan Hennessy, Robert Guralnick, Douglas Soltis, Pamela Soltis, Shaowen Wang

机构 * Ecological Intelligence Lab(生态智能实验室) School of Complex Adaptive Systems(复杂适应系统学院) University of Houston(休斯顿大学) Geosensing Systems Engineering & Sciences Lab(传感系统工程与科学实验室) Stanford University(斯坦福大学) Allen Institute for Artificial Intelligence(人工智能研究院) Spatial Intelligence Lab(空间智能实验室) Department of Computer Science(计算机科学系) Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Florida Museum of Natural History(佛罗里达自然历史博物馆) University of Florida(佛罗里达大学) NSF Institute for Geospatial Understanding(国家科学基金会地理理解研究所) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

AI总结 DeepEarth通过4D空间-时间嵌入实现自监督多模态世界模型,在生态预测中取得最佳性能。

Comments 8 pages, 5 figures, 1 table. Presented at 2026 World Modeling Workshop, Mila Quebec

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2603.06987 2026-03-10 cs.RO cs.AI

Foundational World Models Accurately Detect Bimanual Manipulator Failures

基础世界模型准确检测双臂机械臂故障

Isaac R. Ward, Michelle Ho, Houjun Liu, Aaron Feldman, Joseph Vincent, Liam Kruse, Sean Cheong, Duncan Eddy, Mykel J. Kochenderfer, Mac Schwager

机构 * Stanford University(斯坦福大学) Watney Robotics(Watney机器人公司)

AI总结 本文提出基于视觉基础模型的双臂机械臂故障检测方法,通过压缩潜在空间中的世界模型提升检测精度,相比传统方法在参数效率和故障检测率上均表现更优。

Comments 8 pages, 5 figures, accepted at the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation

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2603.06658 2026-03-10 cs.CV

ASMIL: Attention-Stabilized Multiple Instance Learning for Whole Slide Imaging

ASMIL:基于注意力的多实例学习用于整张滑动图像

Linfeng Ye, Shayan Mohajer Hamidi, Zhixiang Chi, Guang Li, Mert Pilanci, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Konstantinos N. Plataniotis

机构 * University of Toronto(多伦多大学) Stanford University(斯坦福大学) Hokkaido University(北海道大学)

AI总结 ASMIL通过稳定注意力动态,解决多实例学习中的过拟合、注意力集中和不稳定问题,提升WSI诊断性能

Comments 39 pages, 26 figures

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2603.06603 2026-03-10 cs.LG cs.AI

Scale Dependent Data Duplication

规模依赖的数据复制

Joshua Kazdan, Noam Levi, Rylan Schaeffer, Jessica Chudnovsky, Abhay Puri, Bo He, Mehmet Donmez, Sanmi Koyejo, David Donoho

机构 * Department of Statistics, Stanford University AI4Science, EPFL Department of Computer Science, Stanford University ServiceNow Research Department of XXX, University of YYY, Location, Country School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country École Polytechnique F\'ed\'erale de Lausanne (EPFL), CH-1015 Lausanne, Switzerland

AI总结 研究发现数据复制在不同规模下表现不同,模型能力提升导致语义相似性梯度一致,大规模下语义碰撞加速,提出明确的规模定律以提高预测准确性。

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2602.09437 2026-03-10 cs.LG cs.AI

Diffusion-Guided Pretraining for Brain Graph Foundation Models

基于扩散的脑图基础模型预训练

Xinxu Wei, Rong Zhou, Lifang He, Yu Zhang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Lehigh University, Bethlehem, PA, USA(电气与计算机工程系,莱维大学) Department of Computer Science and Engineering, Lehigh University, Bethlehem, PA, USA(计算机科学与工程系,莱维大学) Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, USA(精神病学与行为科学系,斯坦福大学医学院)

AI总结 本文提出基于扩散的预训练框架,通过结构感知的掩码策略和拓扑感知的图级读出,提升脑图表示的鲁棒性和有效性。

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