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

Separating Geometry from Probability in the Analysis of Generalization

将几何与概率分离在一般化分析中

Maxim Raginsky, Benjamin Recht

机构 * University of Illinois（伊利诺伊大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出通过优化问题对扰动的敏感性分析，以确定一般化界限，采用确定性方法建立变分原理，通过误差项量化样本数据与训练数据的接近程度，后用统计假设分析误差项的大小。

Comments 19 pages

Reinforced Generation of Combinatorial Structures: Ramsey Numbers

增强的组合结构生成：Ramsey数

Ansh Nagda, Prabhakar Raghavan, Abhradeep Thakurta

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 本文通过AlphaEvolve算法改进了九个经典Ramsey数的下界，同时恢复了所有已知精确Ramsey数的下界，并在许多其他情况下匹配了最佳下界。

SpecAgent: A Speculative Retrieval and Forecasting Agent for Code Completion

SpecAgent：一种用于代码补全的推测性检索与预测代理

George Ma, Anurag Koul, Qi Chen, Yawen Wu, Sachit Kuhar, Yu Yu, Aritra Sengupta, Varun Kumar, Murali Krishna Ramanathan

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

AI总结 SpecAgent通过预索引探索和构建推测上下文，提升代码生成质量与推理效率，实验显示其在代码补全任务中比基线模型提升9-11%，显著降低推理延迟。

Comments In Proceedings of the Sixty-Fourth Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (2026)

Multi-Step Gaussian Process Propagation for Adaptive Path Planning

多步高斯过程传播用于自适应路径规划

Alex Beaudin, Bjørn Andreas Kristiansen, Kristoffer Gryte, Corrado Chiatante, Morten Omholt Alver, Murat Arcak, Tor Arne Johansen

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系） ； Department of Engineering Cybernetics, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科技与自然大学（NTNU）工程控制系） ； Department of Electronic Systems, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科技与自然大学（NTNU）电子系统系） 纠错

AI总结 本文提出基于高斯过程的多步路径规划方法OLAhGP，通过融合多模态环境传感数据和状态输入约束，提升自主水面舰在藻类监测中的路径规划效率与鲁棒性。

Position: LLM Watermarking Should Align Stakeholders' Incentives for Practical Adoption

位置：LLM水印应使所有相关方的利益一致以实现实际应用

Yepeng Liu, Xuandong Zhao, Dawn Song, Gregory W. Wornell, Yuheng Bu

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文探讨了LLM水印技术中利益相关方激励不一致的问题，提出通过设计激励一致的水印方法，如上下文水印，来解决实际应用中的障碍，强调在特定领域内实现可靠工具的重要性。

Comments ACL2026

RepIt: Steering Language Models with Concept-Specific Refusal Vectors

RepIt：通过概念特定拒绝向量引导语言模型

Vincent Siu, Nathan W. Henry, Nicholas Crispino, Yang Liu, Dawn Song, Chenguang Wang

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 RepIt通过隔离语言模型激活中的概念特定表示，揭示当前安全评估的漏洞，展示如何利用少量资源实现针对特定概念的拒绝抑制。

Comments ICLR 2026