University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

Gumbel Machine: Counterfactual Student Writing Generation via Gumbel Noise Steering

Gumbel机器：通过Gumbel噪声引导生成反事实学生写作

Hunter McNichols, Alexander Scarlatos, Mihai Dascalu, Danielle McNamara, Andrew Lan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University Politehnica of Bucharest（布加勒斯特理工大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

AI总结 提出Gumbel机器，一种利用β-Hindsight控制解码算法生成既符合评分标准又与学生原文相似的反事实文本的模块化方法。

Comments preprint

Amortized Factor Inference Networks for Posterior Inference

摊销因子推理网络用于后验推理

Joohwan Ko, Justin Domke

机构 * Manning College of Information and Computer Sciences（Manning信息与计算机科学学院） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

AI总结 提出摊销因子推理网络（AFINs），通过编码-合并-解码架构实现跨不同先验、似然和维度的后验推理泛化，在保持后验精度的同时大幅降低测试时计算量。

In-Context Optimization for Retrieval-Augmented Generation: A Gradient-Descent Perspective

检索增强生成的上下文优化：梯度下降视角

Mingchen Li, Jiatan Huang, Chuxu Zhang, Liang Zhao, Hong Yu

机构 * University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Emory University（埃默里大学） 纠错

AI总结 本文从梯度下降视角研究检索增强生成（RAG）作为上下文优化过程，提出一种轻量级前向更新方法，在冻结LLM和检索器的情况下提升生成器对检索证据的利用。

Sentinel: Embodied Cooperative Spatial Reasoning and Planning

Sentinel：具身协同空间推理与规划

Xiangye Lin, Hongxin Zhang, Ruxi Deng, Qinhong Zhou, Chuang Gan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； 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Sentinel挑战和CoSaR框架，通过自然语言通信与空间导航算法结合，解决多智能体在城市规模户外环境中的协同空间推理与规划问题。

Comments The first two authors contributed equally