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University of Toronto(多伦多大学)

共收录 1022
2601.03266 2026-04-29 cs.CL cs.AI

Benchmarking and Adapting On-Device LLMs for Clinical Decision Support

对设备大语言模型在临床决策支持中的基准测试与适应性研究

Alif Munim, Jun Ma, Omar Ibrahim, Alhusain Abdalla, Shuolin Yin, Leo Chen, Bo Wang

机构 * AI Collaborative Centre, University Health Network(人工智能协同中心,健康大学网络) Princess Margaret Cancer Centre, University Health Network(彭菲癌症中心,健康大学网络) Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto(电气与计算机工程系,多伦多大学) Division of Urology, Department of Surgery, St. Michael’s Hospital, Unity Health Toronto and University of Toronto(泌尿科,外科部,圣米歇尔医院,统一健康多伦多及多伦多大学) Peter Munk Cardiac Centre, University Health Network(彼得·默克心脏中心,健康大学网络) Department of Laboratory Medicine and Pathobiology and Department of Computer Science, University of Toronto(实验室医学与病理学系及计算机科学系,多伦多大学) Vector Institute, Toronto(向量研究所,多伦多)

AI总结 本文通过基准测试和微调,评估了多种设备端大语言模型在临床任务中的性能,发现其在诊断准确率上可与开源模型和专有模型相媲美,并展示了微调对提升诊断准确性的效果。

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2604.24706 2026-04-28 eess.SY cs.LG cs.RO cs.SY

Exploiting Differential Flatness for Efficient Learning-based Model Predictive Control of Constrained Multi-Input Control Affine Systems

利用微分平坦性实现受限多输入控制仿射系统的高效基于学习的模型预测控制

Tobias A. Farger, Adam W. Hall, Angela P. Schoellig

机构 * Learning Systems and Robotics Lab at the Technical University of Munich(慕尼黑技术大学学习系统与机器人实验室) Learning Systems and Robotics Lab at the University of Toronto Institute for Aerospace Studies (UTIAS) and the Vector Institute for Artificial Intelligence(多伦多航空航天研究所(UTIAS)和向量人工智能研究所的学习系统与机器人实验室)

AI总结 本文提出利用微分平坦性改进基于学习的模型预测控制,通过系统扩展和块对角成本公式,有效控制多输入非线性仿射系统,并保证概率Lyapunov减小。

Comments Accepted for publication in 2026 European Control Conference

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2604.24071 2026-04-28 cs.CL

PeeriScope: A Multi-Faceted Framework for Evaluating Peer Review Quality

PeeriScope:一个多维度评估同行评审质量的框架

Sajad Ebrahimi, Soroush Sadeghian, Ali Ghorbanpour, Negar Arabzadeh, Sara Salamat, Seyed Mohammad Hosseini, Hai Son Le, Mahdi Bashari, Ebrahim Bagheri

机构 * Reviewerly, University of Toronto(Reviewerly大学多伦多分校)

AI总结 本文提出PeeriScope框架,整合结构化特征、基于评分表的大语言模型评估和监督预测,用于多维度评估同行评审质量,支持开放接口和API部署,可用于评审自评、编辑筛选和大规模审计。

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2604.23666 2026-04-28 cs.CR cs.AI cs.SY eess.SP eess.SY

An AI-Based Supervisory Measurement Integrity Validation Layer for Cyber-Resilient AC/DC Protection in Inverter-Based Microgrids

基于人工智能的监督测量完整性验证层用于逆变器主导微电网的网络安全保护

Ahmad Mohammad Saber, Ahmed Saber Refae, Davor Svetinovic, Hatem Zeineldin, Amr Youssef, Ehab F. El-Saadany, Deepa Kundur

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) Electric Power Engineering Department, Cairo University(开罗大学电力工程系) Department of Electrical Engineering, Khalifa University(哈利法大学电气工程系) Concordia Institute for Information Systems Engineering (CIISE), Concordia University(康卡迪亚大学信息系统工程研究所)

AI总结 本文提出一种基于人工智能的监督测量完整性验证方案,用于检测逆变器主导微电网中因虚假数据注入攻击导致的测量异常,通过训练循环神经网络分析同步的瞬时电流测量数据,实现对故障轨迹与网络测量流的区分。

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2604.23609 2026-04-28 cs.RO

Tube Diffusion Policy: Reactive Visual-Tactile Policy Learning for Contact-rich Manipulation

管扩散策略:面向富接触操作的反应式视觉-触觉策略学习

Teng Xue, Alberto Rigo, Bingjian Huang, Jiayi Shen, Zhengtong Xu, Nick Colonnese, Amirhossein H. Memar

机构 * Meta Reality Labs Research(Meta现实实验室) Idiap Research Institute(Idiap研究机构) École Polytechnique Fédérale de Lausanne(瑞士联邦理工学院) University of Toronto(多伦多大学) Purdue University(普渡大学)

AI总结 本文提出Tube Diffusion Policy,通过结合扩散模型与管反馈控制,解决富接触操作中对不确定性和高频触觉反馈的快速反应需求,实验验证其在多种任务中的优越性能。

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2604.23508 2026-04-28 cs.CV

BurstGP: Enhancing Raw Burst Image Super Resolution with Generative Priors

BurstGP: 通过生成先验增强原始burst图像超分辨率

Dong Huo, Tristan Aumentado-Armstrong, Samrudhdhi B. Rangrej, Maitreya Suin, Angela Ning Ye, Zhiming Hu, Amanpreet Walia, Amirhossein Kazerouni, Konstantinos G. Derpanis, Iqbal Mohomed, Alex Levinshtein

机构 * AI Center - Toronto, Samsung Electronics(多伦多AI中心、三星电子) University of Toronto(多伦多大学) Vector Institute(向量研究所) University Health Network(大学健康网络) York University(约克大学)

AI总结 本文提出BurstGP,一种基于扩散模型的burst图像超分辨率方法,利用生成先验解决传统方法在复杂纹理和过度平滑上的不足,通过多帧感知扩散模型和降质感知条件机制提升图像质量。

Comments 37 pages, 13 figures

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2604.23465 2026-04-28 cs.LG

Machine learning models for estimating counterfactuals in a single-arm inflammatory bowel disease study

用于单臂炎症性肠病研究中估计反事实的机器学习模型

Dan Liu, Fida K. Dankar, Jennifer C. deBruyn, Amanda Ricciuto, Anne M. Griffiths, Thomas D. Walters, Khaled EI Emam

机构 * Children’s Hospital of Eastern Ontario Research Institute(东部安大略儿童医院研究所在) School of Epidemiology and Public Health, University of Ottawa(渥太华大学流行病学与公共卫生学院) Alberta Children’s Hospital(阿尔伯塔儿童医院) University of Calgary(卡尔加里大学) University of Toronto(多伦多大学) Hospital for Sick Children(sick children 医院)

AI总结 本文提出利用机器学习模型构建虚拟对照组,预测ADA治疗儿童克罗恩病的1年无类固醇临床缓解及CRP-无类固醇临床缓解,与倾向评分匹配结果对比,验证虚拟对照的有效性。

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2604.23010 2026-04-28 cs.CV cs.RO

GenAssets: Generating in-the-wild 3D Assets in Latent Space

GenAssets:在真实世界中生成3D资产的潜在空间

Ze Yang, Jingkang Wang, Haowei Zhang, Sivabalan Manivasagam, Yun Chen, Raquel Urtasun

机构 * Waabi University of Toronto(多伦多大学)

AI总结 本文提出一种基于潜在空间的3D生成模型,利用真实世界LiDAR和相机数据生成高质量3D资产,通过重建-生成方法提升模拟中的多样性和可扩展性。

Comments CVPR 2025. Project page: https://waabi.ai/genassets

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2602.11318 2026-04-28 cs.AI cs.CL cs.CY

The Consensus Trap: Dissecting Subjectivity and the "Ground Truth" Illusion in Data Annotation

共识陷阱:数据标注中主观性与‘真实真相’幻觉的剖析

Sheza Munir, Benjamin Mah, Krisha Kalsi, Shivani Kapania, Julian Posada, Edith Law, Ding Wang, Syed Ishtiaque Ahmed

机构 * University of Toronto Computer Science(多伦多大学计算机科学系) University of Toronto Engineering Science(多伦多大学工程科学系) Carnegie Mellon University School of Computer Science(卡内基梅隆大学计算机科学学院) Yale University American Studies(耶鲁大学美国研究系) University of Waterloo Computer Science(滑铁卢大学计算机科学系) Google Research(谷歌研究) University of Toronto(多伦多大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Yale University(耶鲁大学) University of Waterloo(滑铁卢大学)

AI总结 本文通过分析2020-2025年间七大赛事的346篇论文,揭示数据标注实践中‘共识陷阱’的机制,指出位置可读性失效与模型中介标注导致的锚定偏见,以及地理霸权对西方标准的强制性,呼吁将分歧视为高保真信号以构建文化胜任模型。

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2509.23268 2026-04-28 cs.LG cs.CY

Transfer Learning and Machine Learning for Training Five Year Survival Prognostic Models in Early Breast Cancer

迁移学习和机器学习在早期乳腺癌五年生存预后模型训练中的应用

Lisa Pilgram, Kai Yang, Ana-Alicia Beltran-Bless, Gregory R. Pond, Lisa Vandermeer, John Hilton, Marie-France Savard, Andréanne Leblanc, Lois Sheperd, Bingshu E. Chen, John M. S. Bartlett, Karen J. Taylor, Jane Bayani, Sarah L. Barker, Melanie Spears, Cornelis J. H. van der Velde, Elma Meershoek-Klein Kranenbarg, Luc Dirix, Elizabeth Mallon, Annette Hasenburg, Christos Markopoulos, Lamin Juwara, Fida K. Dankar, Mark Clemons, Khaled El Emam

机构 * School of Epidemiology and Public Health, University of Ottawa(渥太华大学流行病学与公共卫生学院) Children’s Hospital of Eastern Ontario Research Institute(东部儿童医院研究学院) Department of Nephrology and Medical Intensive Care, Charité - Universitaetsmedizin Berlin(柏林夏里特医学院肾内科与医学重症科) Division of Medical Oncology, Department of Medicine, The University of Ottawa(渥太华大学医学系肿瘤科) Department of Oncology, McMaster University(麦马斯特大学肿瘤科) Cancer Therapeutics Program, The Ottawa Hospital Research Institute(渥太华医院研究学院癌症治疗计划) Ottawa Hospital Cancer Center, The Ottawa Hospital Research Institute(渥太华医院癌症中心,渥太华医院研究学院) CHUM, Division of Medical Oncology and Hematology, Université de Montréal(蒙特利尔大学CHUM,医学肿瘤学与血液学部) Canadian Cancer Trials Group, Queen’s University(加拿大癌症试验组,皇后大学) Diagnostic Development, Ontario Institute for Cancer Research(安大略癌症研究所以及诊断发展部) Department of Laboratory Medicine and Pathobiology, University of Toronto(多伦多大学实验室医学与病理学部) Department of Surgery, Leiden University Medical Center(莱顿大学医学中心外科部) St. Augustinus Hospital, Antwerp, Belgium(比利时安特卫普圣奥古斯丁医院) Department of Pathology, Glasgow, United Kingdom(英国格拉斯哥大学病理部) Department of Gynecology and Obstetrics, University Center Mainz, Mainz, Germany(德国马尔堡大学中心妇科与妇产科部) National and Kapodistrian University of Athens, Medical School, Athens, Greece(希腊雅典国家与卡波迪斯托里亚大学医学院)

AI总结 本文通过比较从头机器学习、迁移学习和集成方法,评估了提升乳腺癌生存预后模型的潜力,发现迁移学习和集成方法在模型校准上表现更优。

Journal ref J Med Internet Res 2026;28:e88665

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2604.22156 2026-04-27 cs.LG cs.CV

Sum-of-Checks: Structured Reasoning for Surgical Safety with Large Vision-Language Models

Sum-of-Checks: 用于手术安全的结构化推理方法基于大型视觉-语言模型

Weiqiu You, Cassandra Goldberg, Amin Madani, Daniel A. Hashimoto, Eric Wong

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系) Department of Surgery, University of Toronto(多伦多大学外科系) Surgical Artificial Intelligence Research Academy, University Health Network(外科人工智能研究学院,大学健康网络) Department of Surgery, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学外科系,佩雷尔曼医学院)

AI总结 本文提出Sum-of-Checks框架,通过分解关键安全视图(CVS)标准为专家定义的检查,提升手术安全评估的准确性和透明性,实验显示其在三个模型上平均提升12-14%。

Comments IPCAI 2026 short communication

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2604.22152 2026-04-27 cs.RO

dWorldEval: Scalable Robotic Policy Evaluation via Discrete Diffusion World Model

dWorldEval: 通过离散扩散世界模型实现可扩展的机器人策略评估

Yaxuan Li, Zhongyi Zhou, Yefei Chen, Yaokai Xue, Yichen Zhu

机构 * University of Toronto(多伦多大学)

AI总结 本文提出dWorldEval,利用离散扩散世界模型统一处理多模态信息,通过单个Transformer网络实现去噪,并引入稀疏关键帧记忆和进度令牌,提升机器人策略评估的可扩展性。

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2511.21777 2026-04-27 cs.LG

Artificial intelligence for methane detection: from continuous monitoring to verified mitigation

人工智能用于甲烷检测:从持续监测到验证减排

Gonzalo Mateo-Garcia, Anna Allen, Itziar Irakulis-Loitxate, Manuel Montesino-San Martin, Marc Watine, Cynthia Randles, Tharwat Mokalled, Alma Raunak, Carol Castañeda-Martinez, Juan E. Jonhson, Javier Gorroño, James Requeima, Claudio Cifarelli, Luis Guanter, Richard E. Turner, Manfredi Caltagirone

机构 * International Methane Emissions Observatory, United Nations Environment Programme(国际甲烷排放观测站,联合国环境规划署) Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge(计算机科学与技术系,剑桥大学) Research Institute of Water and Environmental Engineering (IIAMA), Universitat Politècnica de València (UPV)(水和环境工程研究所(IIAMA),瓦伦西亚理工大学(UPV)) Vector Institute, University of Toronto(向量研究所,多伦多大学) Environmental Defense Fund(环境保卫基金会)

AI总结 本文提出MARS-S2L模型,利用多光谱卫星图像检测甲烷排放,实现高分辨率监测,识别78%的烟雾并有效减少排放。

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2604.20860 2026-04-24 cs.IR cs.AI

RealRoute: Dynamic Query Routing System via Retrieve-then-Verify Paradigm

RealRoute:通过检索-验证范式实现动态查询路由系统

Jiahe Liu, Qinkai Yu, Jingcheng Niu, Xi Zhu, Zirui He, Zhen Xiang, Fan Yang, Jinman Zhao

机构 * Technical University of Denmark(技术大学) University of Exeter(埃克塞特大学) University of Toronto(多伦多大学) Rutgers University(罗格斯大学) NJIT(新 jersey 工业技术学院) University of Georgia(佐治亚大学) Wake Forest University(威克森林大学)

AI总结 RealRoute引入一种鲁棒的检索-验证机制,通过并行源无关检索和动态验证器确保证据完整性,优于预测基线,在多跳RAG推理任务中表现更佳。

Comments 12 pages, 3 figures, 3 tables

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2604.05320 2026-04-24 cs.RO

ExpressMM: Expressive Mobile Manipulation Behaviors in Human-Robot Interactions

ExpressMM: 人机交互中的表达性移动 manipulation 行为

Souren Pashangpour, Haitong Wang, Matthew Lisondra, Goldie Nejat

机构 * Autonomous Systems and Biomechatronics Laboratory(自主系统与生物机械实验室) Department of Mechanical and Engineering(机械与工程系) University of Toronto(多伦多大学)

AI总结 本文提出ExpressMM框架,结合视觉语言模型和低层策略生成表达性机器人行为,支持中断交互,提升人机协作任务中的沟通效果与社会适应性。

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2604.19877 2026-04-23 cs.LG

Super Apriel: One Checkpoint, Many Speeds

Super Apriel:一个检查点,多种速度

SLAM Labs, :, Oleksiy Ostapenko, Raymond Li, Torsten Scholak, Alireza Mousavi-Hosseini, Aman Tiwari, Denis Kocetkov, Joel Lamy Poirier, Kelechi Ogueji, Nanda H Krishna, Rafael Pardinas, Sathwik Tejaswi Madhusudhan, Shruthan Radhakrishna, Srinivas Sunkara, Valerie Becaert

机构 * ServiceNow Research(ServiceNow研究院) University of Toronto(多伦多大学) Vector Institute(向量研究所)

AI总结 Super Apriel通过在解码器层中提供四种预训练的混合器选择,实现单检查点下的多种速度预设,提升解码吞吐量并保持质量。

Comments Models: https://huggingface.co/ServiceNow-AI/SuperApriel-15B-Base and https://huggingface.co/ServiceNow-AI/SuperApriel-15B-Instruct . Dev model: https://huggingface.co/ServiceNow-AI/SuperApriel-0.5B-Base . Training code: https://github.com/ServiceNow/Fast-LLM . Async RL: https://github.com/ServiceNow/pipeline-rl . Training logs: https://wandb.ai/servicenow-team/Super_Apriel

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2604.19468 2026-04-22 cs.CY cs.AI cs.HC

Fairness Audits of Institutional Risk Models in Deployed ML Pipelines

在部署的机器学习管道中对机构风险模型进行公平性审计

Kelly McConvey, Dipto Das, Maya Ghai, Angelina Zhai, Rosa Lee, Shion Guha

机构 * University of Toronto(多伦多大学)

AI总结 本文通过复制方法审计了部署的早期预警系统,揭示了因性别、年龄和居住状态导致的系统性资源分配不公,并强调了评估构建效度的重要性。

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2604.18839 2026-04-22 cs.LG cs.AI

One Step Forward and K Steps Back: Better Reasoning with Denoising Recursion Models

向前一步,向后退几步:通过去噪递归模型更好地推理

Chris Cameron, Wangzheng Wang, Nikita Ivanov, Ashmita Bhattacharyya, Didier Chételat, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Technologies(华为技术有限公司) University of Toronto(多伦多大学) University of Waterloo(滑铁卢大学)

AI总结 本文提出去噪递归模型,通过多步递归去噪提升推理能力,优于传统递归模型,在ARC-AGI任务中表现更佳。

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2604.11721 2026-04-22 cs.CL cs.AI cs.LG

Evaluating Cooperation in LLM Social Groups through Elected Leadership

通过选举领导力评估大语言模型社交群体中的合作

Ryan Faulkner, Anushka Deshpande, David Guzman Piedrahita, Joel Z. Leibo, Zhijing Jin

机构 * Jinesis Lab, University of Toronto \& Vector Institute(谷歌DeepMind) Google DeepMind ETH Z\" u rich Max Planck Institute for Intelligent Systems, T\" u bingen, Germany

AI总结 本文通过多智能体模拟研究选举领导机制对大语言模型合作与社会福利的影响,实验显示选举领导能提升社会福利评分和生存时间。

Comments Main text: 11 pages, 4 figures, 4 tables

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2604.18519 2026-04-21 cs.AI

LLM Safety From Within: Detecting Harmful Content with Internal Representations

从内部检测有害内容:利用内部表示进行LLM安全

Difan Jiao, Yilun Liu, Ye Yuan, Zhenwei Tang, Linfeng Du, Haolun Wu, Ashton Anderson

机构 * University of Toronto(多伦多大学) McGill University(麦吉尔大学) LMU Munich(慕尼黑路德维希-马克西米利安大学)

AI总结 SIREN通过利用内部层特征提升有害内容检测性能,相比现有模型更高效且泛化能力强。

Comments 17 pages,10 figures,6 tables

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2507.13868 2026-04-21 cs.CV cs.AI

When Seeing Overrides Knowing: Disentangling Knowledge Conflicts in Vision-Language Models

当感知超越认知:在视觉-语言模型中解构知识冲突

Francesco Ortu, Zhijing Jin, Diego Doimo, Alberto Cazzaniga

机构 * University of Trieste(特里este大学) AREA Science Park(AREAS科学公园) MPI University of Toronto(多伦多大学) Vector Institute(向量研究所)

AI总结 本文研究视觉-语言模型如何解决跨模态冲突,通过引入WHOOPS-AHA!数据集,发现特定注意力头可调节模型对内部知识或视觉信息的偏好,提升冲突解决的精确度。

Comments ACL 2026 (Main)

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2604.17667 2026-04-21 cs.CL cs.IR

Peerispect: Claim Verification in Scientific Peer Reviews

Peerispect:科学同行评审中的声明验证

Ali Ghorbanpour, Soroush Sadeghian, Alireza Daghighfarsoodeh, Sajad Ebrahimi, Negar Arabzadeh, Seyed Mohammad Hosseini, Ebrahim Bagheri

机构 * University of Toronto, Reviewerly(多伦多大学,Reviewerly)

AI总结 Peerispect通过提取同行评审中的可验证声明,检索相关证据并验证其真实性,提供可视化界面帮助快速检查和解释。

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2604.17308 2026-04-21 cs.AI

SkillFlow:Benchmarking Lifelong Skill Discovery and Evolution for Autonomous Agents

SkillFlow:自主代理终身技能发现与演化的基准测试

Ziao Zhang, Kou Shi, Shiting Huang, Avery Nie, Yu Zeng, Yiming Zhao, Zhen Fang, Qishen Su, Haibo Qiu, Wei Yang, Qingnan Ren, Shun Zou, Wenxuan Huang, Lin Chen, Zehui Chen, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) University of Toronto(多伦多大学) University of Sydney(悉尼大学)

AI总结 SkillFlow通过166个任务测试自主代理能否发现、修复和维护技能库,揭示终身学习中技能演化的能力差距。

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2511.03122 2026-04-21 cond-mat.mtrl-sci cs.AI cs.LG

EGMOF: Efficient Generation of Metal-Organic Frameworks Using a Hybrid Diffusion-Transformer Architecture

EGMOF:一种高效生成金属有机框架的混合扩散-Transformer架构

Seunghee Han, Yeonghun Kang, Taeun Bae, Junho Kim, Younghun Kim, Varinia Bernales, Alan Aspuru-Guzik, Jihan Kim

机构 * Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology(韩国科学技术院化学与生物分子工程系) Department of Chemistry, University of Toronto(多伦多大学化学系) Vector Institute for Artificial Intelligence(人工智能矢量研究所) Department of Chemistry, Sungkyunkwan University(成均馆大学化学系) Acceleration Consortium(加速联盟) Department of Computer Science, University of Toronto(多伦多大学计算机科学系) Department of Materials Science & Engineering, University of Toronto(多伦多大学材料科学与工程系) Department of Chemical Engineering & Applied Chemistry, University of Toronto(多伦多大学化学工程与应用化学系) Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)(加拿大高级研究 institute (CIFAR)) NVIDIA

AI总结 EGMOF通过模块化流程实现高效MOF逆向设计,利用扩散模型与Transformer模型生成结构,仅需1000个训练样本即取得显著提升,适用于多种属性数据集。

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2603.23987 2026-04-21 cs.LG

Can we generate portable representations for clinical time series data using LLMs?

能否利用LLMs为临床时间序列数据生成可移植的表示?

Zongliang Ji, Yifei Sun, Andre Amaral, Anna Goldenberg, Rahul G. Krishnan

机构 * University of Toronto, Canada(加拿大多伦多大学) Sunnybrook Health Sciences Centre, Canada(加拿大阳光医疗科学中心) Vector Institute, Canada(加拿大向量研究所)

AI总结 本文研究了利用LLMs生成可移植患者表示的方法,通过将不规则ICU时间序列转换为自然语言摘要,再嵌入固定长度向量,实现跨医院的预测任务,展示了其在多个临床任务中的竞争力和可移植性。

Comments Accepted to the 14th International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

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2601.22858 2026-04-21 cs.GR cs.AI

Learning to Build Shapes by Extrusion

通过挤出学习构建形状

Thor Vestergaard Christiansen, Karran Pandey, Alba Reinders, Karan Singh, Morten Rieger Hannemose, J. Andreas Bærentzen

机构 * Technical University of Denmark(丹麦技术大学) University of Toronto(多伦多大学)

AI总结 本文提出基于文本的挤出表示(TEE),通过学习面挤出序列生成3D网格,支持任意面数并生成流形网格,同时可应用于现有网格进行编辑。

Comments A preprint

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2601.22149 2026-04-21 cs.CL cs.AI

DynaWeb: Model-Based Reinforcement Learning of Web Agents

DynaWeb:基于模型的Web代理强化学习

Hang Ding, Peidong Liu, Junqiao Wang, Ziwei Ji, Meng Cao, Rongzhao Zhang, Lynn Ai, Eric Yang, Tianyu Shi, Lei Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Sichuan University(四川大学) Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学) McGill University(麦吉尔大学) Shanghai AI Lab(上海人工智能实验室) Gradient University of Toronto(多伦多大学) Mila - Quebec AI Institute(魁北克AI研究所)

AI总结 本文提出DynaWeb框架,通过模拟环境提升Web代理的强化学习效率,实验表明其在WebArena和WebVoyager基准上显著提升性能。

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2206.14234 2026-04-21 math.OC cs.LG

PyEPO: A PyTorch-based End-to-End Predict-then-Optimize Library for Linear and Integer Programming

PyEPO:一种基于PyTorch的端到端预测-然后优化库用于线性和整数规划

Bo Tang, Elias B. Khalil

机构 * Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Toronto(机械与工业工程系,多伦多大学)

AI总结 PyEPO是一种基于PyTorch的端到端预测-然后优化库,用于线性和整数规划,提供用户友好的接口和先进的算法,通过实验比较不同方法并讨论未来研究的启示。

Journal ref Mathematical Programming Computation, Vol. 16, pp. 297-335 (2024)

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2604.15514 2026-04-20 cs.AI cs.CY cs.HC

Bureaucratic Silences: What the Canadian AI Register Reveals, Omits, and Obscures

官僚沉默:加拿大人工智能登记处揭示、遗漏与掩盖的内容

Dipto Das, Christelle Tessono, Syed Ishtiaque Ahmed, Shion Guha

机构 * Department of Computer Science University of Toronto Toronto Ontario Canada(计算机科学系多伦多大学多伦多安大略加拿大) Faculty of Information University of Toronto Toronto Ontario Canada(信息学院多伦多大学多伦多安大略加拿大) University of Toronto(多伦多大学)

AI总结 本文通过分析加拿大人工智能登记处的数据,揭示其作为问责边界配置工具的非中立性,指出登记处对AI作为可争议决策的忽视,以及其对技术描述优先于社会技术背景的倾向。

Comments Accepted at FAccT 2026

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2602.06930 2026-04-17 cs.LG math.OC math.ST stat.ML stat.TH

Continuous-time reinforcement learning: ellipticity enables model-free value function approximation

连续时间强化学习:椭圆性使模型无关价值函数近似

Wenlong Mou

机构 * Department of Statistical Sciences, University of Toronto(统计科学系,多伦多大学)

AI总结 本文研究连续时间马尔可夫扩散过程的离线强化学习,提出基于椭圆性性质的Sobolev-prox fitted q-learning算法,通过迭代求解最小二乘回归问题实现价值函数近似,证明其估计误差受函数类最佳逼近误差、局部复杂度、指数衰减优化误差和数值离散误差影响。

Comments update from previous version: removed unnecessarily strong requirement on discount rate

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