University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Proper Calibeating

Proper Calibeating

Dean P. Foster, Sergiu Hart

机构 * Department of Statistics, Wharton, University of Pennsylvania, Philadelphia, and Amazon, New York（统计系、沃顿商学院、宾夕法尼亚大学费城分校，以及纽约亚马逊公司） ； Institute of Mathematics, Department of Economics, and Federmann Center for the Study of Rationality, The Hebrew University of Jerusalem（数学研究所、经济系、理性研究基金会，以色列希伯来大学） 纠错

AI总结 本文将经典校准预测和calibeating概念扩展到真确评分规则，定义proper-calibration和proper-calibeating，证明校准蕴含proper-calibration而calibeating不一定蕴含proper-calibeating，展示如何保证proper-calibeating和proper-multicalibeating，并证明proper-calibration与不确定性决策中对预测最佳回应时通用无遗憾的等价性。

Comments v2: Updated section 6 "Decision Making Under Uncertainty"

Symskill: Symbol and Skill Co-Invention for Data-Efficient and Reactive Long-Horizon Manipulation

Symskill：符号与技能共发明用于数据高效且反应性强的长周期操作

Yifei Simon Shao, Yuchen Zheng, Sunan Sun, Pratik Chaudhari, Vijay Kumar, Nadia Figueroa

机构 * GRASP Laboratory, University of Pennsylvania（GRASP实验室，宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 Symskill通过联合学习谓词、运算符和技能，实现了数据高效且反应性强的长周期操作，结合了组合泛化与实时恢复能力。

Comments ICRA 2026 Best Conference Paper Award; ICRA 2026 Best Paper Award on Planning and Control; CoRL 2025 Best Paper Award on Learning Effective Abstractions for Planning (LEAP) Workshop (https://symskill.github.io/)

MatSciBench: Benchmarking the Reasoning Ability of Large Language Models in Materials Science

MatSciBench: 基准测试大型语言模型在材料科学中的推理能力

Junkai Zhang, Jingru Gan, Xiaoxuan Wang, Zian Jia, Changquan Gu, Jianpeng Chen, Yanqiao Zhu, Mingyu Derek Ma, Dawei Zhou, Ling Li, Wei Wang

机构 * University of California, Los Angeles Computer Science Department（加州大学洛杉矶分校计算机科学系） ； University of Pennsylvania Department of Materials Science and Engineering（宾夕法尼亚大学材料科学与工程系） ； Virginia Tech Department of Computer Science（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） 纠错

AI总结 提出MatSciBench基准，包含1340道大学级材料科学问题，覆盖6个主领域和31个子领域，评估LLM推理能力，发现当前模型在领域知识、计算和图表理解方面存在局限。

VFEM: Visual Feature Empowered Multivariate Time Series Forecasting with Cross-Modal Fusion

VFEM: 视觉特征赋能的多变量时间序列预测与跨模态融合

Yanlong Wang, Hang Yu, Jian Xu, Fei Ma, Hongkang Zhang, Tongtong Feng, Zijian Zhang, Shao-Lun Huang, Danny Dongning Sun, Xiao-Ping Zhang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 提出VFEM模型，利用预训练大视觉模型通过跨模态注意力融合视觉与时间特征，仅训练7.45%参数即可捕捉跨变量依赖，提升多变量时间序列预测性能。