University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

Self-Improving 4D Perception via Self-Distillation

通过自蒸馏实现自我改进的4D感知

Nan Huang, Pengcheng Yu, Weijia Zeng, James M. Rehg, Angjoo Kanazawa, Haiwen Feng, Qianqian Wang

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Impossible Research ； Harvard（哈佛大学） ； MPI for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UBC（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出SelfEvo框架，通过自蒸馏方案提升多视角重建模型性能，无需外部标注，在动态场景中实现显著改进，视频深度估计提升36.5%，相机估计提升20.1%。

Characterizing the Resilience and Sensitivity of Polyurethane Vision-Based Tactile Sensors

表征聚氨酯视觉基于触觉传感器的韧性和敏感性

Benjamin Davis, Hannah Stuart

机构 * University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文研究了聚氨酯与硅胶在触觉传感器中的韧性与敏感性差异，提出通过可重复的测试协议评估两种聚氨酯凝胶配方，发现聚氨酯在高负载应用中更耐用，尽管灵敏度有所下降，但有效力范围更大。

Auditing Black-Box LLM APIs with a Rank-Based Uniformity Test

对黑盒LLM API进行基于排名的均匀性测试

Xiaoyuan Zhu, Yaowen Ye, Tianyi Qiu, Hanlin Zhu, Sijun Tan, Ajraf Mannan, Jonathan Michala, Raluca Ada Popa, Willie Neiswanger

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于排名的均匀性测试方法，用于验证黑盒LLM与本地部署的模型行为一致性，有效检测API提供者可能的模型替换或篡改行为，具有高准确性和低查询成本。