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

EvoSelect: Data-Efficient LLM Evolution for Targeted Task Adaptation

EvoSelect：面向目标任务的高效LLM进化

Ting-Wei Li, Sirui Chen, Jiaru Zou, Yingbing Huang, Tianxin Wei, Jingrui He, Hanghang Tong

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

AI总结 本文提出EvoSelect框架，通过迭代生成-选择-训练循环提升LLM在目标任务上的适应能力，通过最优传输和多样性机制优化数据选择，实验表明其在不同基准测试中均优于现有方法。

ProteinZero: Self-Improving Protein Generation via Online Reinforcement Learning

ProteinZero：通过在线强化学习实现自我改进的蛋白质生成

Ziwen Wang, Jiajun Fan, Ruihan Guo, Thao Nguyen, Heng Ji, Ge Liu

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

AI总结 ProteinZero通过在线强化学习实现蛋白质生成模型的自我改进，提升设计成功率与多样性。

Virtual Sensing to Enable Real-Time Monitoring of Inaccessible Locations & Unmeasurable Parameters

虚拟传感实现不可达位置与不可测参数的实时监测

Kazuma Kobayashi, Farid Ahmed, Jaewan Park, Subhankar Sarkar, Seid Koric, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam

机构 * Plasma & Radiological Engineering Department, Grainger College of Engineering, Nuclear, University of Illinois Urbana-Champaign（等离子体与辐射工程系，格拉inger工程学院，核能，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Mechanical Science and Engineering Department, Grainger College of Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（机械科学与工程系，格拉inger工程学院，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； National Center for Supercomputing Applications, Urbana, IL, USA（国家超级计算应用中心，伊利诺伊州厄巴纳，美国） ； Department of Applied Mechanics, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi, India（应用力学系，印度理工学院德里，新德里，印度） ； Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi（Yardi人工智能学院，印度理工学院德里） 纠错

AI总结 针对能量系统中物理传感器无法部署的实时监测问题，提出基于神经算子的虚拟传感框架MIMONet，将稀疏边界测量映射到内部场，在多种热流体系统中实现亚毫秒级高精度推理。

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