University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

Gumbel-BEARD: Automatic Layer Selection for Self-Supervised Adaptation of Whisper in Low-Resource Domains

Gumbel-BEARD：低资源领域Whisper自监督自适应的自动层选择

Zilai Wang, Natarajan Balaji Shankar, Mohan Shi, Kaiyuan Zhang, Abeer Alwan

机构 * University of California, Los Angeles, USA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出Gumbel-BEARD框架，通过可训练的Gumbel-Softmax选择器自动选择Whisper编码器层，结合BEST-RQ自监督目标实现低资源领域自适应，在儿童语音和方言数据集上取得最先进词错误率。

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TacCoRL: Integrating Tactile Feedback into VLA via Simulation

TacCoRL: 通过仿真将触觉反馈集成到视觉-语言-动作模型中

Siyu Ma, Yuqi Liang, Chang Yu, Yunuo Chen, Hao Su, Yixin Zhu, Yin Yang, Chenfanfu Jiang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

AI总结 提出TacCoRL框架，通过仿真与真实联合训练和强化学习，将触觉反馈注入视觉-语言-动作策略，在接触密集型任务中平均成功率提升22.5%。

APEX: Automated Prompt Engineering eXpert with Dynamic Data Selection

APEX: 具有动态数据选择的自动提示工程专家

Fei Wang, Si Si, Cho-Jui Hsieh, Inderjit S. Dhillon

机构 * Google（谷歌） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出APEX框架，通过动态数据分层（易、难、混合）优先选择高杠杆子集，在固定预算下提升提示优化效率，在三个基准上平均提升11.2%和6.8%。