University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

NOVA: NOise-aware Verbal Confidence CAlibration for Robust Large Language Models in RAG Systems

NOVA: 面向RAG系统中鲁棒大语言模型的噪声感知言语置信度校准

Jiayu Liu, Rui Wang, Qing Zong, Yumeng Wang, Cheng Qian, Qingcheng Zeng, Tianshi Zheng, Haochen Shi, Dadi Guo, Baixuan Xu, Chunyang Li, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 提出NOVA框架，通过规则引导的监督微调，解决检索增强生成中噪声上下文导致的过度自信问题，在域内和域外分别提升ECE 10.9%和8.0%。

Single vs. Multiple Branches in DeepONet and S-DeepONet: Network Architecture Follows Coupling in Multiphysics Systems

DeepONet和S-DeepONet中的单分支与多分支：网络架构遵循多物理系统中的耦合

Jaewan Park, Kazuma Kobayashi, Qibang Liu, Seid Koric, Diab Abueidda, Syed Bahauddin Alam

机构 * National Center for Supercomputing Applications, University of Illinois at Urbana-Champaign（国家超级计算应用中心，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Grainger College of Engineering, Mechanical Science and Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（格拉inger工程学院，机械科学与工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma & Radiological Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（格拉inger工程学院，核物理与辐射工程系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, Kansas State University（工业与制造系统工程系，堪萨斯州立大学） ； Civil and Urban Engineering Department, New York University Abu Dhabi, UAE（土木与城市工程系，纽约大学阿布扎比分校，阿联酋） 纠错

AI总结 研究比较单分支与多分支神经算子架构在强耦合多物理系统中的表现，发现单分支网络在紧耦合场景下通过共享潜在表示优于多分支，而多分支适用于解耦或单物理任务，代理模型加速高达1.8×10^4倍。

ReFoCUS: Reinforcement-guided Frame Optimization for Contextual Understanding

ReFoCUS: 用于上下文理解的强化引导帧优化

Hosu Lee, Junho Kim, Hyunjun Kim, Yong Man Ro

机构 * Korea Advanced Institute of Science & Technology（韩国科学技术院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出ReFoCUS框架，首次将在线策略梯度强化学习集成到视频大语言模型的帧级优化中，通过自回归和查询条件选择架构学习帧选择策略，无需显式帧级监督，提升视频问答推理准确性。

Comments Project page: https://interlive-team.github.io/ReFoCUS/