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

共收录 1842
2501.03410 2025-12-09 cs.CV

Expectation-Maximization as the Engine of Scalable Medical Intelligence

期望-最大化作为可扩展医学智能的引擎

Wenxuan Li, Pedro R. A. S. Bassi, Tianyu Lin, Yu-Cheng Chou, Jakob Wasserthal, Xinze Zhou, Qi Chen, Fabian Isensee, Yannick Kirchhoff, Maximilian Rokuss, Saikat Roy, Constantin Ulrich, Klaus Maier-Hein, Szymon Płotka, Xiaoxi Chen, Kang Wang, Yang Yang, Daguang Xu, Kai Ding, Yucheng Tang, Alan L. Yuille, Zongwei Zhou

机构 * Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) University of Bologna(博洛尼亚大学) Italian Institute of Technology(意大利理工学院) University Hospital Basel(巴塞尔大学医院) DKFZ(德累斯顿生物医学研究中心) Jagiellonian University(雅盖隆大学) University of Illinois Urbana–Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of California, San Francisco(旧金山大学) NVIDIA(NVIDIA公司) Johns Hopkins Medicine(约翰霍普金斯医学)

AI总结 ScaleMAI通过期望-最大化过程统一数据标注与模型开发,生成大规模标注数据集并提升肿瘤诊断性能。

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2512.06190 2025-12-09 cs.CV cs.AI cs.LG eess.IV

Multi-Modal Zero-Shot Prediction of Color Trajectories in Food Drying

多模态零样本预测食品干燥中的颜色轨迹

Shichen Li, Ahmadreza Eslaminia, Chenhui Shao

机构 * Department of Mechanical Science and Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA(机械科学与工程系,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Department of Mechanical Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA(机械工程系,密歇根大学安娜堡分校)

AI总结 本文提出一种多模态零样本方法,通过整合高维时间颜色信息和干燥参数,实现对食品干燥中颜色轨迹的高效预测,显著提升预测精度和泛化能力。

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2512.05915 2025-12-08 cs.LG cs.SY eess.SY

LDLT $\mathcal{L}$-Lipschitz Network: Generalized Deep End-To-End Lipschitz Network Construction

LDLT $\mathcal{L}$-Lipschitz网络:通用深度端到端Lipschitz网络构建

Marius F. R. Juston, Ramavarapu S. Sreenivas, Dustin Nottage, Ahmet Soylemezoglu

机构 * The Grainger College of Engineering, Industrial and Enterprise Systems Engineering Department University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格拉inger工程学院) Construction Engineering Research Laboratory U.S. Army Corps of Engineers Engineering Research and Development Center(美国陆军工程兵团工程研究与发展中心施工工程研究实验室)

AI总结 本文提出了一种基于LDL^T分解的通用深度端到端Lipschitz网络构建方法,通过LMI框架实现参数化约束,提升网络的对抗鲁棒性和可证实性。

Comments 39 pages, 3 figures, 12 tables

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2510.04996 2025-12-08 cs.LG cs.AI cs.CL stat.ML

Reinforce-Ada: An Adaptive Sampling Framework under Non-linear RL Objectives

Reinforce-Ada: 非线性强化学习目标下的自适应采样框架

Wei Xiong, Chenlu Ye, Baohao Liao, Hanze Dong, Xinxing Xu, Christof Monz, Jiang Bian, Nan Jiang, Tong Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Microsoft Research(微软研究院) University of Amsterdam(阿姆斯特丹大学)

AI总结 Reinforce-Ada通过自适应采样框架提升大语言模型在非线性强化学习目标下的推理性能,有效恢复丢失信号并加速收敛。

Comments 27 pages, 10 figures

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2506.07413 2025-12-08 cs.LG cs.CV

Variational Supervised Contrastive Learning

变分监督对比学习

Ziwen Wang, Jiajun Fan, 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)

AI总结 变分监督对比学习通过变分推断和ELBO最大化,提升对比学习的效率和泛化能力,实现更清晰的语义组织和更强的鲁棒性。

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2512.05519 2025-12-08 cs.HC cs.AI cs.CY

User Negotiations of Authenticity, Ownership, and Governance on AI-Generated Video Platforms: Evidence from Sora

用户在AI生成视频平台上的真实性、所有权和治理谈判:来自Sora的证据

Bohui Shen, Shrikar Bhatta, Alex Ireebanije, Zexuan Liu, Abhinav Choudhry, Ece Gumusel, Kyrie Zhixuan Zhou

机构 * Independent Researcher(独立研究者) Stevenson High School(史蒂文森高中) MTN Nigeria(尼日利亚MTN) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of Texas at San Antonio(德克萨斯大学圣安东尼奥分校)

AI总结 研究探讨用户在AI生成视频平台Sora上如何协商真实性、所有权和治理,揭示用户对AI生成内容的评价、创作行为及平台治理的争议。

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2512.05364 2025-12-08 cs.CL

Transformer-Enabled Diachronic Analysis of Vedic Sanskrit: Neural Methods for Quantifying Types of Language Change

基于Transformer的吠陀梵语历时分析:神经方法用于量化语言变化类型

Ananth Hariharan, David Mortensen

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

AI总结 本研究利用神经方法分析梵语历时变化,通过弱监督技术量化语言复杂度动态分布。

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2507.17948 2025-12-08 cs.IR cs.AI

VERIRAG: A Post-Retrieval Auditing of Scientific Study Summaries

VERIRAG:一种科学研究摘要的后检索审计

Shubham Mohole, Hongjun Choi, Shusen Liu, Christine Klymko, Shashank Kushwaha, Derek Shi, Wesam Sakla, Sainyam Galhotra, Ruben Glatt

机构 * Cornell University(康奈尔大学) Lawrence Livermore National Laboratory(劳伦斯利弗莫尔国家实验室) University of Illinois Urbana‑Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校)

AI总结 VERIRAG通过后检索审计框架检测科学摘要的方法学漏洞,提升宏F1值19个百分点,提供结构化审计轨迹支持负责任的科学实践。

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2505.01592 2025-12-08 cs.CL cs.AI

AURA: A Diagnostic Framework for Tracking User Satisfaction of Interactive Planning Agents

AURA:一个用于跟踪交互式规划代理用户满意度的诊断框架

Takyoung Kim, Janvijay Singh, Shuhaib Mehri, Emre Can Acikgoz, Sagnik Mukherjee, Nimet Beyza Bozdag, Sumuk Shashidhar, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tür

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

AI总结 AURA提出一个诊断框架,用于跟踪交互式规划代理的用户满意度,通过评估代理行为阶段和中间行为来提升用户体验。

Comments NeurIPS 2025 MTI-LLM Workshop. Full version is under review

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2508.08833 2025-12-05 cs.CL cs.AI cs.LG

An Investigation of Robustness of LLMs in Mathematical Reasoning: Benchmarking with Mathematically-Equivalent Transformation of Advanced Mathematical Problems

对LLMs在数学推理中鲁棒性的调查:通过高级数学问题的数学等价转换进行基准测试

Yuren Hao, Xiang Wan, ChengXiang Zhai

机构 * Department of Computer Science University of Illinois Urbana–Champaign(计算机科学系伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Department of Computer Science Stanford University(计算机科学系斯坦福大学)

AI总结 本文提出了一种新的评估方法,通过数学等价转换的变体测试LLMs的数学推理鲁棒性,发现模型在不同变体上的表现差异显著。

Comments 34 pages, 9 figures

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2502.17793 2025-12-05 cs.CV cs.AI

SYNTHIA: Novel Concept Design with Affordance Composition

SYNTHIA:基于功能连贯性的新型概念设计

Hyeonjeong Ha, Xiaomeng Jin, Jeonghwan Kim, Jiateng Liu, Zhenhailong Wang, Khanh Duy Nguyen, Ansel Blume, Nanyun Peng, Kai-Wei Chang, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of California Los Angeles(加州大学洛杉矶分校)

AI总结 SYNTHIA通过分层概念本体和课程学习方案,实现基于功能连贯性的新颖设计生成。

Comments ACL 2025 Main, Code is available https://github.com/HyeonjeongHa/SYNTHIA

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2404.02112 2025-12-05 cs.LG cs.CV

ImageNot: A contrast with ImageNet preserves model rankings

ImageNot: 与ImageNet对比的图像数据集保持模型排名

Olawale Salaudeen, Moritz Hardt

机构 * University of Illinois at Urbana Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Max Planck Institute for Intelligent Systems(马克斯·普朗克智能系统研究所) Tübingen AI Center(图宾根人工智能中心)

AI总结 ImageNot数据集用于验证ImageNet上训练的模型在不同数据集上的相对性能一致性,显示模型排名保持稳定,与绝对准确率下降形成对比。

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2512.03210 2025-12-04 cs.CV cs.LG cs.RO

Flux4D: Flow-based Unsupervised 4D Reconstruction

Flux4D: 基于流的无监督4D重建

Jingkang Wang, Henry Che, Yun Chen, Ze Yang, Lily Goli, Sivabalan Manivasagam, Raquel Urtasun

机构 * Waabi University of Toronto(多伦多大学) UIUC(伊利诺伊大学香槟分校)

AI总结 Flux4D通过无监督学习直接从原始数据中重建大规模动态场景,无需预训练模型或先验知识,实现高效且可扩展的4D重建。

Comments NeurIPS 2025. Project page: https://waabi.ai/flux4d/

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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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2512.02947 2025-12-03 cond-mat.mtrl-sci cs.LG

Representation of Inorganic Synthesis Reactions and Prediction: Graphical Framework and Datasets

无机合成反应的表示与预测:图形框架和数据集

Samuel Andrello, Daniel Alabi, Simon J. L. Billinge

机构 * Columbia University(哥伦比亚大学) University of Illinois at Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

AI总结 本文提出ActionGraph框架,通过编码合成操作的化学和程序结构,提升无机合成路径预测性能,实验表明其在操作长度匹配精度上有显著提升。

Comments For associated code and datasets, see https://github.com/8bitsam/actiongraph-testbench

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2512.02841 2025-12-03 cs.CL cs.AI cs.HC cs.LG

Cross-Lingual Prompt Steerability: Towards Accurate and Robust LLM Behavior across Languages

跨语言提示引导性:迈向跨语言的准确且稳健的大语言模型行为

Lechen Zhang, Yusheng Zhou, Tolga Ergen, Lajanugen Logeswaran, Moontae Lee, David Jurgens

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of Michigan(密歇根大学) University of Illinois Chicago(伊利诺伊大学芝加哥分校) LG AI Research(LG人工智能研究)

AI总结 本文提出了一种统一的四维评估框架,通过大规模实验揭示了提示组件对跨语言行为的影响,并开发了提示优化框架以提升多语言LLM的准确性和稳健性。

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2312.06646 2025-12-03 cs.AI

Computational Copyright: Towards A Royalty Model for Music Generative AI

计算版权:面向音乐生成AI的一种版税模型

Junwei Deng, Xirui Jiang, Shiyuan Zhang, Shichang Zhang, Himabindu Lakkaraju, Ruijiang Gao, Chris Donahue, Jiaqi W. Ma

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of Michigan(密歇根大学) Harvard University(哈佛大学) The University of Texas at Dallas(德克萨斯大学达拉斯分校) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

AI总结 本文提出Generative Content ID框架,用于音乐生成AI的版税归因,通过因果归因方法解决可持续经济激励问题。

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2512.01463 2025-12-03 cs.AR cs.LG hep-ex

hls4ml: A Flexible, Open-Source Platform for Deep Learning Acceleration on Reconfigurable Hardware

hls4ml:一种灵活、开源的深度学习在可重构硬件上加速平台

Jan-Frederik Schulte, Benjamin Ramhorst, Chang Sun, Jovan Mitrevski, Nicolò Ghielmetti, Enrico Lupi, Dimitrios Danopoulos, Vladimir Loncar, Javier Duarte, David Burnette, Lauri Laatu, Stylianos Tzelepis, Konstantinos Axiotis, Quentin Berthet, Haoyan Wang, Paul White, Suleyman Demirsoy, Marco Colombo, Thea Aarrestad, Sioni Summers, Maurizio Pierini, Giuseppe Di Guglielmo, Jennifer Ngadiuba, Javier Campos, Ben Hawks, Abhijith Gandrakota, Farah Fahim, Nhan Tran, George Constantinides, Zhiqiang Que, Wayne Luk, Alexander Tapper, Duc Hoang, Noah Paladino, Philip Harris, Bo-Cheng Lai, Manuel Valentin, Ryan Forelli, Seda Ogrenci, Lino Gerlach, Rian Flynn, Mia Liu, Daniel Diaz, Elham Khoda, Melissa Quinnan, Russell Solares, Santosh Parajuli, Mark Neubauer, Christian Herwig, Ho Fung Tsoi, Dylan Rankin, Shih-Chieh Hsu, Scott Hauck

机构 * Purdue University(普渡大学) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) California Institute of Technology(加州理工学院) Fermi National Accelerator Lab(费米国家加速器实验室) European Organization for Nuclear Research (CERN)(欧洲核子研究中心) University of California San Diego(加州大学圣地亚哥分校) Imperial College London(伦敦帝国理工学院) National Technical University of Athens(希腊国家技术大学) University of Geneva(日内瓦大学) Altera Corporation(阿尔特拉公司) Discovery Partners Institute(发现伙伴研究所) Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) National Yang Ming Chiao Tung University(国立阳明交通大学) Northwestern University(西北大学) Princeton University(普林斯顿大学) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of Michigan(密歇根大学) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) University of Washington(华盛顿大学)

AI总结 hls4ml是一种开源平台,用于将深度学习模型转换为可重构硬件上的HLS代码,以实现低延迟、低资源消耗的ML推理加速。

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2512.02017 2025-12-02 cs.CV cs.AI cs.LG cs.RO

Visual Sync: Multi-Camera Synchronization via Cross-View Object Motion

视觉同步:通过跨视角物体运动实现多摄像头同步

Shaowei Liu, David Yifan Yao, Saurabh Gupta, Shenlong Wang

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

AI总结 VisualSync通过多视角动态优化,实现跨摄像头流的毫秒级同步,有效降低同步误差至50毫秒以下。

Comments Accepted to NeurIPS 2025. Project page: https://stevenlsw.github.io/visualsync/

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2512.01983 2025-12-02 cs.LG cs.DC cs.IT cs.NI eess.SP math.IT

Feature-Based Semantics-Aware Scheduling for Energy-Harvesting Federated Learning

基于特征的语义感知调度用于能量收集联邦学习

Eunjeong Jeong, Giovanni Perin, Howard H. Yang, Nikolaos Pappas

机构 * Department of Computer and Information Science(计算机与信息科学系) Linköping University(林奈技术大学) Department of Information Engineering(信息工程系) University of Brescia(布雷西亚大学) ZJU-UIUC Institute(浙大-伊利诺伊大学联合研究所) Zhejiang University(浙江大学)

AI总结 本文提出了一种基于特征的语义感知调度框架,通过引入版本年龄信息度量标准,有效降低计算复杂性,提升能量收集联邦学习的效率和性能。

Comments This paper is currently under review for presentation at a peer-reviewed conference

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2509.15607 2025-12-02 cs.RO

PRIMT: Preference-based Reinforcement Learning with Multimodal Feedback and Trajectory Synthesis from Foundation Models

基于偏好强化学习的多模态反馈与轨迹合成:从基础模型出发

Ruiqi Wang, Dezhong Zhao, Ziqin Yuan, Tianyu Shao, Guohua Chen, Dominic Kao, Sungeun Hong, Byung-Cheol Min

机构 * Purdue University(普渡大学) Beijing University of Chemical Technology(北京化工大学) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Sungkyunkwan University(成均馆大学) Indiana University Bloomington(印第安纳大学布卢明顿分校)

AI总结 PRIMT通过多模态反馈和轨迹合成,利用基础模型解决偏好强化学习中的查询模糊性和信用分配问题,提升机器人复杂行为的学习效率。

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2512.01228 2025-12-02 cs.LG

On the Tension Between Optimality and Adversarial Robustness in Policy Optimization

在策略优化中最优性与对抗鲁棒性之间的张力

Haoran Li, Jiayu Lv, Congying Han, Zicheng Zhang, Anqi Li, Yan Liu, Tiande Guo, Nan Jiang

机构 * School of Mathematical Sciences University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学数学科学学院) School of Mathematical Sciences Nankai University(南开大学数学科学学院) School of Statistics and Data Science Nankai University(南开大学统计与数据科学学院) Siebel School of Computing and Data Science University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校Siebel计算与数据科学学院)

AI总结 本文提出 BARPO 框架,通过调节对手强度统一 SPO 和 ARPO,解决策略优化中最优性与对抗鲁棒性之间的张力问题。

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2512.01056 2025-12-02 eess.SY cs.LG cs.SY math.OC

The Silence that Speaks: Neural Estimation via Communication Gaps

沉默的言语:通过通信差距进行神经估计

Shubham Aggarwal, Dipankar Maity, Tamer Başar

机构 * University of Illinois Urbana Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of North Carolina at Charlotte(北卡罗来纳大学夏洛特分校)

AI总结 本文提出CALM框架,通过学习通信调度和估计器设计,利用沉默中的隐含信息提升估计精度。

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2512.00966 2025-12-02 cs.CR cs.LG

Mitigating Indirect Prompt Injection via Instruction-Following Intent Analysis

通过指令遵循意图分析缓解间接提示注入

Mintong Kang, Chong Xiang, Sanjay Kariyappa, Chaowei Xiao, Bo Li, Edward Suh

机构 * NVIDIA University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)

AI总结 IntentGuard通过分析指令遵循意图,有效缓解间接提示注入攻击,保持模型性能并降低攻击成功率

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2512.00742 2025-12-02 cs.CY cs.AI

On the Regulatory Potential of User Interfaces for AI Agent Governance

关于用户界面在AI代理治理中的调节潜力

K. J. Kevin Feng, Tae Soo Kim, Rock Yuren Pang, Faria Huq, Tal August, Amy X. Zhang

机构 * University of Washington(华盛顿大学) KAIST(韩国科学技术院) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) UIUC(伊利诺伊大学香槟分校)

AI总结 本文提出通过调节AI代理的用户界面来增强透明性和行为规范,从而在系统和基础设施层面实现治理。

Comments RegML workshop at NeurIPS 2025 (oral)

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2511.05179 2025-12-02 cs.LG cs.AI cs.NI

Evaluating Spatio-Temporal Forecasting Trade-offs Between Graph Neural Networks and Foundation Models

评估图神经网络与基础模型在时空预测中的权衡

Ragini Gupta, Naman Raina, Bo Chen, Li Chen, Claudiu Danilov, Josh Eckhardt, Keyshla Bernard, Klara Nahrstedt

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of Louisiana at Lafayette(路易斯安那州立大学拉斐特分校) Boeing Research and Technology(波音研究与技术)

AI总结 本文研究了不同模型在时空预测中的表现,发现STGNNs在稀疏部署中有效,而TSFMs在高频下表现良好,但空间覆盖减少时退化,Moirai模型表现最佳。

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2510.22969 2025-12-02 cs.AI cs.MA

Multi-Agent Conditional Diffusion Model with Mean Field Communication as Wireless Resource Allocation Planner

多智能体条件扩散模型与均场通信作为无线资源分配规划器

Kechen Meng, Sinuo Zhang, Rongpeng Li, Xiangming Meng, Yansha Deng, Chan Wang, Ming Lei, Zhifeng Zhao

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University(浙江大学信息科学与电子工程学院) Zhejiang University-University of Illinois Urbana-Champaign (ZJU-UIUC) Institute, Zhejiang University(浙江大学-伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校联合研究所) Department of Engineering, King’s College London(伦敦国王学院工程系)

AI总结 多智能体条件扩散模型与均场通信用于无线资源分配规划,通过扩散模型和逆动态模型提升样本效率与策略可扩展性,理论保证收敛稳定性,实验显示在无线网络优化中表现优异。

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2508.02071 2025-12-02 cs.SD eess.AS

Unsupervised Multi-channel Speech Dereverberation via Diffusion

无监督多通道语音去回声 via 扩散

Yulun Wu, Zhongweiyang Xu, Jianchong Chen, Zhong-Qiu Wang, Romit Roy Choudhury

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign(电气与计算机工程系,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology(计算机科学与工程系,南方科技大学)

AI总结 本文提出USD-DPS方法,利用扩散模型和多通道RIR估计实现无监督多通道语音去回声,通过后验采样和一致性约束提升性能。

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2502.18449 2025-12-02 cs.SE cs.AI cs.CL

SWE-RL: Advancing LLM Reasoning via Reinforcement Learning on Open Software Evolution

SWE-RL:通过强化学习提升大语言模型推理能力

Yuxiang Wei, Olivier Duchenne, Jade Copet, Quentin Carbonneaux, Lingming Zhang, Daniel Fried, Gabriel Synnaeve, Rishabh Singh, Sida I. Wang

机构 * Meta AI University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

AI总结 SWE-RL通过强化学习提升大语言模型在软件工程领域的推理能力,实现了41.0%的解决率,超越了现有中等规模LLM的性能。

Comments Accepted to NeurIPS 2025 Main Track

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2512.00226 2025-12-02 cs.CV cs.AI

DenseScan: Advancing 3D Scene Understanding with 2D Dense Annotation

DenseScan: 通过2D密集标注提升3D场景理解

Zirui Wang, Tao Zhang

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

AI总结 DenseScan通过2D密集标注提升3D场景理解,结合多视角图像和多模态大语言模型生成丰富语义标注,拓展下游任务应用。

Comments Workshop on Space in Vision, Language, and Embodied AI at NeurIPS 2025

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