Revisiting Greedy Decoding for Visual Question Answering: A Calibration Perspective
重新审视视觉问答中的贪婪解码：一种校准视角
机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MBZUAI（穆桑比克人工智能研究所）
AI总结 针对视觉问答任务，从校准角度理论证明贪婪解码优于随机采样，并提出适用于推理模型的贪婪解码方法，实验验证其有效性。
高校专区
University of Toronto（多伦多大学）
Generating Concept Lexicalizations via Dictionary-Based Cross-Lingual Sense Projection
基于词典的跨语言语义投影生成概念词汇化
机构 * University of Toronto（多伦多大学）
AI总结 提出一种通过语义投影将英语WordNet概念扩展到新语言的方法，利用双语词典增强对齐并过滤错误投影，在多个语言上提升了精度且保持可解释性和资源效率。
Comments Paper presented at Canadian AI 2026
Synthesizable Molecular Generation via Soft-constrained GFlowNets with Rich Chemical Priors
通过具有丰富化学先验的软约束GFlowNets生成可合成分子
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； DeepMind（深度思维） ； University of Montreal（蒙特利尔大学）
AI总结 提出S3-GFN方法，通过软正则化序列GFlowNet，利用大规模SMILES语料库的化学先验，生成高奖励且可合成的分子，实验表明可合成率≥95%。
Gradient-Guided Furthest Point Sampling for Robust Training Set Selection
梯度引导的最远点采样用于鲁棒训练集选择
机构 * Berlin Institute for the Foundations of Learning（柏林学习与数据基础研究院） ； Chemical Physics Theory Group, Department of Chemistry, University of Toronto, St. George Campus, Toronto, ON, Canada（化学物理理论组，化学系，多伦多大学圣乔治校区，多伦多，ON，加拿大） ； Department of Materials Science and Engineering, University of Toronto, St. George Campus, Toronto, ON, Canada（材料科学与工程系，多伦多大学圣乔治校区，多伦多，ON，加拿大） ； Vector Institute for Artificial Intelligence, Toronto, ON, Canada（人工智能研究所，多伦多，ON，加拿大） ； Department of Physics, University of Toronto, St. George Campus, Toronto, ON, Canada（物理系，多伦多大学圣乔治校区，多伦多，ON，加拿大） ； Acceleration Consortium, University of Toronto, Toronto, ON, Canada（加速联盟，多伦多大学，多伦多，ON，加拿大）
AI总结 提出梯度引导最远点采样（GGFPS），利用分子力范数指导构型空间采样，在MD17数据集上相比FPS和随机采样显著提升数据效率和模型鲁棒性。
Comments 41 pages, 43 figures, 2 algorithms; journal article with supplementary information appended
Journal ref Machine Learning: Science and Technology 7, 035047 (2026)
