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

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2512.06999 2025-12-09 cs.SD cs.AI

Singing Timbre Popularity Assessment Based on Multimodal Large Foundation Model

基于多模态大基础模型的歌唱音色受欢迎程度评估

Zihao Wang, Ruibin Yuan, Ziqi Geng, Hengjia Li, Xingwei Qu, Xinyi Li, Songye Chen, Haoying Fu, Roger B. Dannenberg, Kejun Zhang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) University of Manchester(曼彻斯特大学) Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University(长江三角洲创新中心,浙江大学)

AI总结 本文提出基于多模态大基础模型的歌唱音色受欢迎程度评估方法,通过引入Sing-MD数据集、VocalVerse架构和H-TPR基准,实现无参考、多维度的歌唱评估。

Comments Accepted to ACMMM 2025 oral

Journal ref Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (ACMMM 2025), Pages 12227-12236

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2509.00997 2025-12-09 cs.AI cs.DB

Supporting Our AI Overlords: Redesigning Data Systems to be Agent-First

支持我们的AI主宰者:重新设计数据系统以面向代理

Shu Liu, Soujanya Ponnapalli, Shreya Shankar, Sepanta Zeighami, Alan Zhu, Shubham Agarwal, Ruiqi Chen, Samion Suwito, Shuo Yuan, Ion Stoica, Matei Zaharia, Alvin Cheung, Natacha Crooks, Joseph E. Gonzalez, Aditya G. Parameswaran

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

AI总结 本文提出重新设计数据系统以更原生支持代理工作负载,通过代理推测的特点探索新的架构机会。

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2508.17169 2025-12-09 cs.LG cs.AI

ONG: Orthogonal Natural Gradient Descent

ONG: 正交自然梯度下降

Yajat Yadav, Patrick Mendoza, Jathin Korrapati

机构 * UC Berkeley(伯克利大学)

AI总结 本文提出正交自然梯度下降(ONG)方法,通过引入自然梯度和正交投影提升持续学习性能,初步实验表明其在MNIST基准上有效,但需进一步理论和实验证实其鲁棒性。

Comments Publicly available code at https://github.com/yajatyadav/orthogonal-natural-gradient

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2507.11473 2025-12-09 cs.AI cs.LG stat.ML

Chain of Thought Monitorability: A New and Fragile Opportunity for AI Safety

思维链可监控性:AI安全的新且脆弱的机会

Tomek Korbak, Mikita Balesni, Elizabeth Barnes, Yoshua Bengio, Joe Benton, Joseph Bloom, Mark Chen, Alan Cooney, Allan Dafoe, Anca Dragan, Scott Emmons, Owain Evans, David Farhi, Ryan Greenblatt, Dan Hendrycks, Marius Hobbhahn, Evan Hubinger, Geoffrey Irving, Erik Jenner, Daniel Kokotajlo, Victoria Krakovna, Shane Legg, David Lindner, David Luan, Aleksander Mądry, Julian Michael, Neel Nanda, Dave Orr, Jakub Pachocki, Ethan Perez, Mary Phuong, Fabien Roger, Joshua Saxe, Buck Shlegeris, Martín Soto, Eric Steinberger, Jasmine Wang, Wojciech Zaremba, Bowen Baker, Rohin Shah, Vlad Mikulik

机构 * UK AI Security Institute(英国人工智能安全研究所) Apollo Research(阿波罗研究) METR University of Montreal(蒙特利尔大学) Mila Anthropic OpenAI(开放人工智能研究所) Google DeepMind(谷歌DeepMind) Truthful AI UC Berkeley(伯克利大学) Center for AI Safety(人工智能安全中心) AI Futures Project(人工智能未来项目) Amazon(亚马逊) Scale AI Magic Meta Redwood Research(红木研究)

AI总结 本文探讨了通过监控AI思维链来提升安全性的潜力,指出其脆弱性并呼吁进一步研究和投资。

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2506.19852 2025-12-09 cs.CV cs.AI cs.LG

Radial Attention: $O(n\log n)$ Sparse Attention with Energy Decay for Long Video Generation

径向注意力:具有能量衰减的 $O(n\log n)$ 稀疏注意力用于长视频生成

Xingyang Li, Muyang Li, Tianle Cai, Haocheng Xi, Shuo Yang, Yujun Lin, Lvmin Zhang, Songlin Yang, Jinbo Hu, Kelly Peng, Maneesh Agrawala, Ion Stoica, Kurt Keutzer, Song Han

机构 * MIT(麻省理工学院) NVIDIA(英伟达) Princeton(普林斯顿大学) UC Berkeley(加州大学伯克利分校) Stanford(斯坦福大学) First Intelligence(第一智能)

AI总结 本文提出径向注意力,通过能量衰减机制实现高效的长视频生成,显著提升生成速度并降低计算成本。

Comments Accepted to NeurIPS 2025, Code: https://github.com/mit-han-lab/radial-attention

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2503.23228 2025-12-09 eess.SY cs.RO cs.SY

Energy-Aware Lane Planning for Connected Electric Vehicles in Urban Traffic: Design and Vehicle-in-the-Loop Validation

面向城市交通的连接电动车辆能耗感知车道规划:设计与车辆在环验证

Hansung Kim, Eric Yongkeun Choi, Eunhyek Joa, Hotae Lee, Linda Lim, Scott Moura, Francesco Borrelli

机构 * Department of Mechanical Engineering, UC Berkeley(机械工程系,伯克利大学) Department of Civil Engineering, UC Berkeley(土木工程系,伯克利大学) Zoox, Inc.(Zoox公司)

AI总结 本文提出了一种基于V2I通信的能耗感知运动规划框架,通过联合优化纵向速度和横向车道变更决策,实现城市交通中能耗降低24%的显著效果。

Comments Accepted at 2025 IEEE Conference on Decision and Control (CDC25')

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2512.03381 2025-12-08 cs.CL

Characterizing Language Use in a Collaborative Situated Game

协作情境游戏中的语言使用特征分析

Nicholas Tomlin, Naitian Zhou, Eve Fleisig, Liangyuan Chen, Téa Wright, Lauren Vinh, Laura X. Ma, Seun Eisape, Ellie French, Tingting Du, Tianjiao Zhang, Alexander Koller, Alane Suhr

机构 * UC Berkeley(伯克利大学) NYU(纽约大学) Saarland University(萨尔兰大学)

AI总结 本研究通过收集Portal 2协作模式中的对话数据,分析了复杂情境下玩家语言使用的特征,揭示了空间指称、澄清修复及临时约定等现象,并公开了包含多模态数据的语料库以支持进一步研究。

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2506.07339 2025-12-08 cs.RO cs.AI cs.LG

Real-Time Execution of Action Chunking Flow Policies

实时执行动作分块流策略

Kevin Black, Manuel Y. Galliker, Sergey Levine

机构 * Physical Intelligence(物理智能) UC Berkeley(伯克利大学)

AI总结 本文提出实时分块(RTC)方法,通过在执行当前动作分块的同时生成下一个分块,实现动作分块策略的实时异步执行,提升任务吞吐量和精确任务成功率。

Comments published in NeurIPS 2025

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2512.04118 2025-12-05 cs.CY cs.LG

Patient Safety Risks from AI Scribes: Signals from End-User Feedback

人工智能记录员对患者安全的风险:来自终端用户反馈的信号

Jessica Dai, Anwen Huang, Catherine Nasrallah, Rhiannon Croci, Hossein Soleimani, Sarah J. Pollet, Julia Adler-Milstein, Sara G. Murray, Jinoos Yazdany, Irene Y. Chen

机构 * University of California Berkeley(加州大学伯克利分校) University of California San Francisco(加州大学旧金山分校)

AI总结 本研究通过混合方法分析了AI记录员在医疗反馈中引发的患者安全风险,发现转录错误可能导致药物和治疗方面的风险,需进一步研究以明确风险程度。

Comments ML4H Findings 2025

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2512.03771 2025-12-05 cs.CL cs.AI cs.CR cs.LG

In-Context Representation Hijacking

上下文表示劫持

Itay Yona, Amir Sarid, Michael Karasik, Yossi Gandelsman

机构 * Mentaleap Independent Researcher(独立研究者) UC Berkeley(加州大学伯克利分校)

AI总结 Doublespeak通过替换有害关键词为无害标记,使模型内部表示收敛至有害语义,从而绕过安全对齐。

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2411.13983 2025-12-05 cs.MA cs.RO cs.SY eess.SY

Learning Two-agent Motion Planning Strategies from Generalized Nash Equilibrium for Model Predictive Control

从广义纳什均衡学习双智能体运动规划策略用于模型预测控制

Hansung Kim, Edward L. Zhu, Chang Seok Lim, Francesco Borrelli

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

AI总结 本文提出了一种基于广义纳什均衡的学习方法,用于多智能体运动规划中的模型预测控制,通过训练神经网络预测奖励结果来实现博弈论互动的隐式处理。

Comments Accepted Proceeding at 2025 Learning for Dynamics and Control Conference (L4DC)

Journal ref 283:112-123, 2025

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2407.17773 2025-12-05 cs.CV cs.AI cs.CL cs.LG

KiVA: Kid-inspired Visual Analogies for Testing Large Multimodal Models

KiVA:儿童启发的视觉类比用于测试大多模态模型

Eunice Yiu, Maan Qraitem, Anisa Noor Majhi, Charlie Wong, Yutong Bai, Shiry Ginosar, Alison Gopnik, Kate Saenko

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) Boston University(波士顿大学) Google DeepMind(谷歌DeepMind) Toyota Technological Institute at Chicago(芝加哥丰田技术研究所)

AI总结 KiVA通过4300个日常物体视觉转换测试大模型的类比推理能力,发现儿童和成人表现优于现有模型,尤其在复杂任务上存在显著差距。

Comments 10 pages. Project website: https://ey242.github.io/kiva.github.io/. Benchmark and code: https://github.com/ey242/KiVA

Journal ref The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR), 2025

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2512.04012 2025-12-04 cs.CV

Emergent Outlier View Rejection in Visual Geometry Grounded Transformers

视觉几何基础变换器中涌现的异常视图拒绝

Jisang Han, Sunghwan Hong, Jaewoo Jung, Wooseok Jang, Honggyu An, Qianqian Wang, Seungryong Kim, Chen Feng

机构 * KAIST AI(韩国科学技术院人工智能研究所) New York University(纽约大学) ETH AI Center, ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院人工智能中心) UC Berkeley(伯克利加州大学)

AI总结 本文提出通过视觉几何基础变换器中涌现的异常视图拒绝机制,无需额外训练即可提升前馈3D重建在野外条件下的鲁棒性。

Comments Project page: https://cvlab-kaist.github.io/RobustVGGT/

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2508.00835 2025-12-04 cs.LG cs.AI stat.ME

PCS Workflow for Veridical Data Science in the Age of AI

人工智能时代的可信数据科学流程工作流

Zachary T. Rewolinski, Bin Yu

机构 * Department of Statistics UC Berkeley(统计学系加州大学伯克利分校) Department of Statistics and EECS UC Berkeley(统计学系和电子工程与计算机科学系加州大学伯克利分校)

AI总结 本文提出了一种改进的PCS工作流,旨在解决数据科学生命周期中因选择不确定性导致的可复制性问题,并通过案例研究展示生成式AI在数据清洗中的影响。

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2512.03318 2025-12-04 cs.AI

Evaluating Generalization Capabilities of LLM-Based Agents in Mixed-Motive Scenarios Using Concordia

利用Concordia评估基于LLM的智能体在混合动机场景中的泛化能力

Chandler Smith, Marwa Abdulhai, Manfred Diaz, Marko Tesic, Rakshit S. Trivedi, Alexander Sasha Vezhnevets, Lewis Hammond, Jesse Clifton, Minsuk Chang, Edgar A. Duéñez-Guzmán, John P. Agapiou, Jayd Matyas, Danny Karmon, Akash Kundu, Aliaksei Korshuk, Ananya Ananya, Arrasy Rahman, Avinaash Anand Kulandaivel, Bain McHale, Beining Zhang, Buyantuev Alexander, Carlos Saith Rodriguez Rojas, Caroline Wang, Chetan Talele, Chenao Liu, Chichen Lin, Diana Riazi, Di Yang Shi, Emanuel Tewolde, Elizaveta Tennant, Fangwei Zhong, Fuyang Cui, Gang Zhao, Gema Parreño Piqueras, Hyeonggeun Yun, Ilya Makarov, Jiaxun Cui, Jebish Purbey, Jim Dilkes, Jord Nguyen, Lingyun Xiao, Luis Felipe Giraldo, Manuela Chacon-Chamorro, Manuel Sebastian Rios Beltran, Marta Emili García Segura, Mengmeng Wang, Mogtaba Alim, Nicanor Quijano, Nico Schiavone, Olivia Macmillan-Scott, Oswaldo Peña, Peter Stone, Ram Mohan Rao Kadiyala, Rolando Fernandez, Ruben Manrique, Sunjia Lu, Sheila A. McIlraith, Shamika Dhuri, Shuqing Shi, Siddhant Gupta, Sneheel Sarangi, Sriram Ganapathi Subramanian, Taehun Cha, Toryn Q. Klassen, Wenming Tu, Weijian Fan, Wu Ruiyang, Xue Feng, Yali Du, Yang Liu, Yiding Wang, Yipeng Kang, Yoonchang Sung, Yuxuan Chen, Zhaowei Zhang, Zhihan Wang, Zhiqiang Wu, Ziang Chen, Zilong Zheng, Zixia Jia, Ziyan Wang, Dylan Hadfield-Menell, Natasha Jaques, Tim Baarslag, Jose Hernandez-Orallo, Joel Z. Leibo

机构 * Cooperative AI Foundation(合作人工智能基金会) University of Oxford(牛津大学) UC Berkeley(伯克利大学) Quebec Artificial Intelligence Institute(魁北克人工智能研究所) Leverhulme Centre for the Future of Intelligence, University of Cambridge(未来智能研究中心,剑桥大学) MIT(麻省理工学院) Google DeepMind(谷歌DeepMind) Center on Long-Term Risk(长期风险中心) Google Research(谷歌研究) University of Washington(华盛顿大学) Centrum Wiskunde & Informatica(数学与信息研究所) Utrecht University(乌得勒支大学) Universitat Politècnica de València(瓦伦西亚理工大学) Concordia Contest Participants with Notable Contributions(康科德比赛有显著贡献的参与者)

AI总结 本文提出利用Concordia评估LLM智能体在混合动机场景中的合作能力,揭示了当前智能体在泛化能力上的不足。

Comments Published at NeurIPS Datasets and Benchmarks 2025, 10 pages

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2510.18212 2025-12-04 cs.AI cs.LG

A Definition of AGI

AGI 的定义

Dan Hendrycks, Dawn Song, Christian Szegedy, Honglak Lee, Yarin Gal, Erik Brynjolfsson, Sharon Li, Andy Zou, Lionel Levine, Bo Han, Jie Fu, Ziwei Liu, Jinwoo Shin, Kimin Lee, Mantas Mazeika, Long Phan, George Ingebretsen, Adam Khoja, Cihang Xie, Olawale Salaudeen, Matthias Hein, Kevin Zhao, Alexander Pan, David Duvenaud, Bo Li, Steve Omohundro, Gabriel Alfour, Max Tegmark, Kevin McGrew, Gary Marcus, Jaan Tallinn, Eric Schmidt, Yoshua Bengio

机构 * Center for AI Safety(AI安全中心) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) Virtue AI Morph Labs(Morph实验室) University of Michigan(密歇根大学) LG AI Research(LG人工智能研究) University of Oxford(牛津大学) Stanford University(斯坦福大学) University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) Gray Swan AI Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Cornell University(康奈尔大学) Hong Kong Baptist University(香港 Baptist大学) HKUST(香港科技大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) KAIST(韩国科学技术院) University of California, Santa Cruz(加州大学圣克鲁兹分校) Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) University of Tübingen(图宾根大学) University of Washington(华盛顿大学) University of Toronto(多伦多大学) Vector Institute(向量研究所) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Beneficial AI Research(有益AI研究) Conjecture Institute for Applied Psychometrics(应用心理测量研究所) New York University(纽约大学) CSER Université de Montréal(蒙特利尔大学) LawZero

AI总结 本文提出了一种基于卡特尔-霍恩-卡罗尔理论的可量化框架,定义AGI为与受过良好教育的成年人认知能力相匹配,并通过心理测量电池评估AI系统,揭示当前AI在基础认知机制上的不足。

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2505.18098 2025-12-04 cs.CL cs.AI

Planning without Search: Refining Frontier LLMs with Offline Goal-Conditioned RL

无需搜索的规划:通过离线目标条件强化学习精炼前沿大语言模型

Joey Hong, Anca Dragan, Sergey Levine

机构 * UC Berkeley(伯克利大学)

AI总结 通过目标条件价值函数引导LLM推理,实现高效多轮交互规划,优于传统RL微调和提示方法。

Comments Published at NeurIPS 2025; 18 pages, 4 figures, 2 tables

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2512.02206 2025-12-03 cs.LG cs.SD

WhAM: Towards A Translative Model of Sperm Whale Vocalization

WhAM:迈向 sperm 尾声的翻译模型

Orr Paradise, Pranav Muralikrishnan, Liangyuan Chen, Hugo Flores García, Bryan Pardo, Roee Diamant, David F. Gruber, Shane Gero, Shafi Goldwasser

机构 * UC Berkeley(加州大学伯克利分校) Project CETI Northwestern University(西北大学) Haifa University(海法大学) City University of New York(纽约城市大学) Carleton University(卡尔顿大学)

AI总结 WhAM是一种基于transformer的模型,能够从音频提示生成高保真的抹香鲸咔嗒声,通过微调预训练的VampNet模型,实现了在节奏、社会单位和元音分类等任务上的优异表现。

Comments NeurIPS 2025

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2512.02060 2025-12-03 stat.AP cs.LG

From 'What-is' to 'What-if' in Human-Factor Analysis: A Post-Occupancy Evaluation Case

从‘是什么’到‘如果’的人因分析:一个后占用评估案例

Xia Chen, Ruiji Sun, Philipp Geyer, André Borrmann, Stefano Schiavon

机构 * Georg Nemetschek Institute(乔治·奈梅克研究所) Technische Universität München(慕尼黑技术大学) Center for the Built Environment(环境研究中心) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)

AI总结 本文提出通过因果推断框架解决人因分析中的因果问题,利用后占用评估数据展示因果发现对干预层次和方向关系的揭示,为复杂人本系统提供优化决策支持。

Comments 17 pages, 5 figures

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2511.05858 2025-12-03 cs.RO

ViTaMIn-B: A Reliable and Efficient Visuo-Tactile Bimanual Manipulation Interface

ViTaMIn-B: 一种可靠且高效的视觉-触觉双臂操作接口

Chuanyu Li, Chaoyi Liu, Daotan Wang, Shuyu Zhang, Lusong Li, Zecui Zeng, Fangchen Liu, Jing Xu, Rui Chen

机构 * Tsinghua University(清华大学) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) JD Explore Academy(JD探索学院) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学)

AI总结 ViTaMIn-B通过DuoTact传感器和6自由度双臂位姿采集技术,实现了高效可靠的双臂操作任务数据采集。

Comments Project page: https://chuanyune.github.io/ViTaMIn-B_page/

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2505.15216 2025-12-03 cs.CR cs.AI cs.CL cs.LG

BountyBench: Dollar Impact of AI Agent Attackers and Defenders on Real-World Cybersecurity Systems

BountyBench: AI代理攻击者和防御者对现实世界网络安全系统的影响

Andy K. Zhang, Joey Ji, Celeste Menders, Riya Dulepet, Thomas Qin, Ron Y. Wang, Junrong Wu, Kyleen Liao, Jiliang Li, Jinghan Hu, Sara Hong, Nardos Demilew, Shivatmica Murgai, Jason Tran, Nishka Kacheria, Ethan Ho, Denis Liu, Lauren McLane, Olivia Bruvik, Dai-Rong Han, Seungwoo Kim, Akhil Vyas, Cuiyuanxiu Chen, Ryan Li, Weiran Xu, Jonathan Z. Ye, Prerit Choudhary, Siddharth M. Bhatia, Vikram Sivashankar, Yuxuan Bao, Dawn Song, Dan Boneh, Daniel E. Ho, Percy Liang

机构 * Stanford University(斯坦福大学) UC Berkeley(加州大学伯克利分校)

AI总结 BountyBench通过评估AI代理在漏洞检测、利用和修补中的表现,揭示AI在网络安全中的影响。

Comments 113 pages

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2512.01992 2025-12-02 cs.AI cs.CL

LLM CHESS: Benchmarking Reasoning and Instruction-Following in LLMs through Chess

LLM CHESS: 通过国际象棋评估大语言模型的推理与指令遵循能力

Sai Kolasani, Maxim Saplin, Nicholas Crispino, Kyle Montgomery, Jared Quincy Davis, Matei Zaharia, Chi Wang, Chenguang Wang

机构 * UC Berkeley(加州大学伯克利分校) Independent Researcher(独立研究者) UC Santa Cruz(加州大学圣克鲁兹分校) Stanford University(斯坦福大学) Google DeepMind(谷歌DeepMind)

AI总结 LLM CHESS通过国际象棋评估大语言模型的推理与指令遵循能力,揭示了推理模型与非推理模型的显著差异,并提供了评估框架和公开排行榜。

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2510.02896 2025-12-02 eess.SY cs.AI cs.SY

Global Convergence of Policy Gradient for Entropy Regularized Linear-Quadratic Control with Multiplicative Noise

熵正则化线性二次控制中乘性噪声下的策略梯度全局收敛性

Gabriel Diaz, Lucky Li, Wenhao Zhang

机构 * Department of Mathematics, University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校数学系) College of Computing, Data Science, and Society, University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校计算机科学与数据科学学院) Department of Applied Mathematics, The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学应用数学系)

AI总结 本文提出SB-RPG算法,通过熵正则化解决RL中的探索与利用问题,在未知参数环境下实现策略梯度的全局收敛性。

Comments The authors found that article contains some theoretical errors and decided to withdraw from arxiv

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2407.11373 2025-12-02 cs.CL cs.AI

Reliable Reasoning Beyond Natural Language

超越自然语言的可靠推理

Nasim Borazjanizadeh, Steven T. Piantadosi

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

AI总结 本文提出神经符号推理方法,通过整合Prolog引擎,解决LLMs在非线性推理任务中的不足,提升推理能力和准确性。

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2512.01446 2025-12-02 cs.RO

$\mathbf{M^3A}$ Policy: Mutable Material Manipulation Augmentation Policy through Photometric Re-rendering

M³A策略:通过光度重渲染的可变材料操控增强策略

Jiayi Li, Yuxuan Hu, Haoran Geng, Xiangyu Chen, Chuhao Zhou, Ziteng Cui, Jianfei Yang

机构 * Tsinghua University(清华大学) MARS Lab, Nanyang Technological University(南洋理工大学MARS实验室) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) The University of Tokyo(东京大学)

AI总结 M³A策略通过光度重渲染生成多样化演示,提升机器人跨材料操控的泛化能力。

Comments under submission

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2512.01188 2025-12-02 cs.RO cs.AI cs.LG

Real-World Reinforcement Learning of Active Perception Behaviors

现实世界中主动感知行为的强化学习

Edward S. Hu, Jie Wang, Xingfang Yuan, Fiona Luo, Muyao Li, Gaspard Lambrechts, Oleh Rybkin, Dinesh Jayaraman

机构 * University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) University of Liège(列日大学) UC Berkeley(伯克利大学)

AI总结 本文提出AAWR方法,通过特权传感器训练高效主动感知策略,提升机器人在部分可观测环境下的任务性能。

Comments NeurIPS 2025 camera ready

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2512.01061 2025-12-02 cs.RO cs.CV

Opening the Sim-to-Real Door for Humanoid Pixel-to-Action Policy Transfer

为人类oid像素到动作策略转移打开仿真到现实的大门

Haoru Xue, Tairan He, Zi Wang, Qingwei Ben, Wenli Xiao, Zhengyi Luo, Xingye Da, Fernando Castañeda, Guanya Shi, Shankar Sastry, Linxi "Jim" Fan, Yuke Zhu

机构 * NVIDIA UC Berkeley(加州大学伯克利分校) CMU(卡内基梅隆大学) CUHK(香港中文大学)

AI总结 本文提出了一种基于教师-学生-Bootstrap框架的人形机器人仿真到现实策略转移方法,通过分阶段重置探索策略和GRPO微调程序,实现了在多样化可动物体交互任务中的高效零样本性能。

Comments https://doorman-humanoid.github.io/

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2511.14776 2025-12-02 cs.CL

COMPASS: Context-Modulated PID Attention Steering System for Hallucination Mitigation

COMPASS:基于上下文调节的PID注意力转向系统用于减少幻觉

Kenji Sahay, Snigdha Pandya, Rohan Nagale, Anna Lin, Shikhar Shiromani, Kevin Zhu, Dev Sunishchal

机构 * Algoverse Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)

AI总结 COMPASS通过上下文调节PID注意力转向系统减少大型语言模型的幻觉,通过可解释的反馈回路提升生成的准确性与可解释性。

Comments 9 pages, 6 figures including algorithmns, 2 tables

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2509.19943 2025-12-02 cs.CV cs.AI

Interpreting ResNet-based CLIP via Neuron-Attention Decomposition

通过神经-注意力分解解释基于ResNet的CLIP

Edmund Bu, Yossi Gandelsman

机构 * UC San Diego(圣迭戈大学) UC Berkeley(伯克利大学)

AI总结 通过神经-注意力分解解释CLIP-ResNet中的神经元,实现无训练语义分割和分布偏移监控

Comments Accepted at NeurIPS 2025 Workshop on Mechanistic Interpretability. Project page: https://edmundbu.github.io/clip-neur-attn/

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2511.23450 2025-12-01 cs.CV

Object-Centric Data Synthesis for Category-level Object Detection

面向类别级目标检测的对象中心数据合成

Vikhyat Agarwal, Jiayi Cora Guo, Declan Hoban, Sissi Zhang, Nicholas Moran, Peter Cho, Srilakshmi Pattabiraman, Shantanu Joshi

机构 * University of Richmond(里士满大学) University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) Analog Devices, Inc(安森科技公司)

AI总结 本文提出一种面向类别级目标检测的对象中心数据合成方法,通过不同数据合成技术提升模型在新目标类别上的检测性能。

Comments 10 pages, 10 figures

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