Approximate Multi-Objective Search Under Rulebooks
规则手册下的近似多目标搜索
机构 * Iowa State University(爱荷华州立大学) ; Technion - Israel Institute of Technology(以色列理工学院)
AI总结 针对机器人规划中规则手册下多目标最优解计算成本高的问题,提出RA*pex算法,结合降维与规则层次处理,大幅提升计算效率。
高校专区
规则手册下的近似多目标搜索
机构 * Iowa State University(爱荷华州立大学) ; Technion - Israel Institute of Technology(以色列理工学院)
AI总结 针对机器人规划中规则手册下多目标最优解计算成本高的问题,提出RA*pex算法,结合降维与规则层次处理,大幅提升计算效率。
从感受至指标:理解并形式化用户如何通过 vibes 测试 LLMs
机构 * Technion – Israel Institute of Technology(技术离子-以色列理工学院) ; The Hebrew University of Jerusalem(耶路撒冷希伯来大学)
AI总结 研究用户通过非正式经验评估LLM的方式,并形式化该过程以支持系统分析,通过个性化测试和用户感知标准改进模型评估。
Comments Published at COLM 2026. 50 pages, 20 figures. Code and data at https://technion-cs-nlp.github.io/vibe-testing-llms
MME:基于随机游走变换器门控的网格专家混合模型
机构 * Technion - Israel Institute of Technology(技术学院-以色列理工学院)
AI总结 MME通过随机游走变换器门控机制,结合专家混合框架,实现网格分析的高精度分类与语义分割。
机构 * Technion – Israel Institute of Technology(技术ion – 以色列理工学院) ; NVIDIA(NVIDIA公司)
Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026