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

When Data Imbalance Helps: Robust Generalization Through Shortcut Saturation

数据不平衡何时起作用：通过捷径饱和实现稳健泛化

Cheng-Ting Chou, Duc Binh Hoang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

AI总结 研究虚假相关性下数据不平衡对模型泛化的影响，通过改变虚假比率和模型容量发现数据不平衡能促进强大模型泛化，如合成任务中2层变压器在特定虚假比率下泛化效果提升，还通过机制分析找到相关途径。

SpaceDrive: Infusing Spatial Awareness into VLM-based Autonomous Driving

SpaceDrive: 在基于视觉语言模型的自动驾驶中引入空间感知

Peizheng Li, Zhenghao Zhang, David Holtz, Hang Yu, Yutong Yang, Yuzhi Lai, Rui Song, Andreas Geiger, Andreas Zell

机构 * Mercedes-Benz AG（梅赛德斯-奔驰集团） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本文提出SpaceDrive框架，通过将空间信息作为显式位置编码来增强基于VLM的自动驾驶系统对精细3D空间关系的理解，从而提升规划精度和开放环性能。