Escaping the SpuriVerse: Can Large Vision-Language Models Generalize Beyond Seen Spurious Correlations?
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Michigan（密歇根大学）
高校专区
Stanford University（斯坦福大学）
Mental Health Equity in LLMs: Leveraging Multi-Hop Question Answering to Detect Amplified and Silenced Perspectives
机构 * University of Maryland Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩分校） ； Stanford University and Amazon AI（斯坦福大学和亚马逊人工智能）
Comments 19 Pages, 7 Figures, 4 Tables (Note: Under Review)
Supernova Event Dataset: Interpreting Large Language Models' Personality through Critical Event Analysis
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Mila, Quebec AI Institute（魁北克AI研究院）
Comments Accepted at Actionable Interpretability Workshop at ICML 2025
Learning Aerodynamics for the Control of Flying Humanoid Robots
机构 * Artificial and Mechanical Intelligence Laboratory（人工智能与机械实验室） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； Dipartimento di Ingegneria Industriale（工业工程系） ； Università di Napoli Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Dipartimento di Scienze e Tecnologie Aerospaziali（航空航天科学与技术系） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） ； Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Stanford University（斯坦福大学）
Journal ref Communications Engineering 4, 111 (2025)
SD-KDE: Score-Debiased Kernel Density Estimation
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
Comments ICLR 2025 Workshop on Frontiers of Probabilistic Inference
Physics-informed KAN PointNet: Deep learning for simultaneous solutions to inverse problems in incompressible flow on numerous irregular geometries
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
Human Action CLIPs: Detecting AI-generated Human Motion
机构 * Google（谷歌） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
Journal ref Workshop on Deepfake Detection, Localization and Interpretability @ IJCAI 2025
Language-Informed Synthesis of Rational Agent Models for Grounded Theory-of-Mind Reasoning On-The-Fly
机构 * MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Brown University（布朗大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
Comments 5 figures, 19 pages
Relational Deep Learning: Challenges, Foundations and Next-Generation Architectures
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Mila, McGill University（麦吉尔大学米尔）
Latent Noise Injection for Private and Statistically Aligned Synthetic Data Generation
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
More Thinking, Less Seeing? Assessing Amplified Hallucination in Multimodal Reasoning Models
机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校）
DualGuard MPPI: Safe and Performant Optimal Control by Combining Sampling-Based MPC and Hamilton-Jacobi Reachability
机构 * University of Santiago de Chile（智利圣地亚哥大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Olin College of Engineering（奥林工程学院） ； Stanford University（斯坦福大学）
Comments 8 pages, 7 figures
Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 10, Issue: 7, July 2025)
COS-DPO: Conditioned One-Shot Multi-Objective Fine-Tuning Framework
机构 * Institute for Computational and Mathematical Engineering (ICME), Stanford University（计算与数学工程研究所（ICME），斯坦福大学） ； Amazon（亚马逊） ； Department of Mathematics, Stanford University（数学系，斯坦福大学）
Comments Published at UAI 2025
Min-p, Max Exaggeration: A Critical Analysis of Min-p Sampling in Language Models
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
Statistical Learning for Heterogeneous Treatment Effects: Pretraining, Prognosis, and Prediction
机构 * Department of Biomedical Data Science, Stanford University（生物医学数据科学系，斯坦福大学） ； Department of Econometrics & Business Statistics, Monash University（计量经济学与商业统计学系，墨尔本大学） ； Departments of Biomedical Data Science and of Statistics, Stanford University（生物医学数据科学系和统计学系，斯坦福大学）
Vision in Action: Learning Active Perception from Human Demonstrations
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
The Effect of State Representation on LLM Agent Behavior in Dynamic Routing Games
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
Comments 27 pages, 20 figures
Minding the Politeness Gap in Cross-cultural Communication
机构 * Department of Brain and Cognitive Science, MIT（麻省理工学院脑科学与认知科学系） ； Department of Linguistics, Stanford University（斯坦福大学语言学系）
Benchmarking Neural Network Training Algorithms
机构 * Google（谷歌） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Dalhousie University（达尔豪斯大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Meta AI (FAIR)（Meta AI（FAIR））
Comments 102 pages, 8 figures, 41 tables
ELI-Why: Evaluating the Pedagogical Utility of Language Model Explanations
机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
Comments Findings of ACL 2025
Reinforcement Learning with Segment Feedback
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究）
xbench: Tracking Agents Productivity Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Yale University（耶鲁大学）
Comments Project page: https://xbench.org
Scaling Probabilistic Circuits via Monarch Matrices
机构 * Department of Computer Science, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校计算机科学系） ； Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系）
ShED-HD: A Shannon Entropy Distribution Framework for Lightweight Hallucination Detection on Edge Devices
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
TrialBench: Multi-Modal Artificial Intelligence-Ready Clinical Trial Datasets
机构 * AI Thrust, Information Hub, HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）人工智能 thrust 与信息中心） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Medicine, Stanford University（斯坦福大学医学院） ； Computer Science Department, UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） ； Medical Big Data Center, Guangdong Provincial People’s Hospital (Guangdong Academy of Medical Sciences), Southern Medical University（广东省人民医院（广东省医学科学院）医学大数据中心，南方医科大学） ； Innovation Institute for Artificial Intelligence in Medicine of Zhejiang University, College of Pharmaceutical Sciences, Zhejiang University（浙江大学人工智能医学创新研究院，浙江大学药学院） ； The Second Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第二医院） ； GE HealthCare（通用电气医疗） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； IQVIA ； Computer Science Department, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Informatics, Harvard Medical School, Harvard University（哈佛医学院，哈佛大学informatics部门） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University, School of Computer Science, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室，南京大学计算机科学学院）
Comments accepted by Nature Scientific Data
The Remarkable Robustness of LLMs: Stages of Inference?
机构 * MIT（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University College London（伦敦大学学院）
Comments For Github code see https://github.com/vdlad/Remarkable-Robustness-of-LLMs. Send all correspondence to the first author
Consistency of Neural Causal Partial Identification
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
Comments 60 pages, 8 figures, accepted by Neurips 2024
Sequential Decision Making with Expert Demonstrations under Unobserved Heterogeneity
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
Online Learning for Equilibrium Pricing in Markets under Incomplete Information
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
Conformal Risk Control
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Google Research（谷歌研究）
Comments Code available at https://github.com/aangelopoulos/conformal-risk
