University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

DoGMaTiQ: Automated Generation of Question-and-Answer Nuggets for Report Evaluation

DoGMaTiQ：面向报告评估的问答片段自动生成

Bryan Li, William Walden, Yu Hou, Gabrielle Kaili-May Liu, Dawn Lawrie, James Mayfield, Eugene Yang, Chris Callison-Burch, Laura Dietz

机构 * Google Inc.（谷歌公司） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of New Hampshire（新罕布什尔大学） 纠错

AI总结 提出DoGMaTiQ流水线，通过文档锚定生成、释义聚类和基于质量准则的子选择三步自动生成高质量QA片段，实现报告的全自动评估，在跨语言任务中与人工判断高度相关。

Comments ICTIR '26

Symmetry-Compatible Principle for Optimizer Design: Embeddings, LM Heads, SwiGLU MLPs, and MoE Routers

优化器设计的对称性兼容原理：嵌入、LM头、SwiGLU MLP和MoE路由器

Tim Tsz-Kit Lau, Weijie Su

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Wharton School（沃顿商学院） 纠错

AI总结 针对现代神经网络参数空间的对称性与坐标级优化器之间的几何不匹配，提出对称性兼容的优化器设计原则，并针对嵌入矩阵、LM头、SwiGLU MLP投影和MoE路由器等特殊参数块导出相应更新规则，实验证明其改善验证损失、负载平衡和训练稳定性。

Comments Corrected typos and updated the list of references

Interpretable machine learning of halo gas density profiles: a sensitivity analysis of cosmological hydrodynamical simulations

晕气体密度分布的可解释机器学习：宇宙流体动力学模拟的敏感性分析

Daniele Sorini, Sownak Bose, Mathilda Denison, Romeel Davé

机构 * Institute for Computational Cosmology, Department of Physics, Durham University（计算宇宙学研究所，物理系，杜伦大学） ； Department of Physics and Astronomy, University of Pennsylvania（物理与天文学系，宾夕法尼亚大学） ； Institute for Astronomy, University of Edinburgh（天文研究所，爱丁堡大学） ； Department of Physics and Astronomy, University of the Western Cape（物理与天文学系，南非开普敦西部大学） 纠错

AI总结 利用随机森林算法预测晕内径向气体密度分布，并通过Sobol敏感性分析量化不同星系属性对气体分布的影响，发现晕总质量和中心星系气体质量与气体分布关联最强。

Comments Published in the Open Journal of Astrophysics

Journal ref The Open Journal of Astrophysics, Vol. 9, 23rd June 2026