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University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学)

2026-07-07 至 2026-07-07 共收录 6
2605.08678 2026-07-07 cs.LG 版本更新

MLS-Bench: A Holistic and Rigorous Assessment of AI Systems on Building Better AI

MLS-Bench:对构建更好AI的AI系统的全面且严格评估

Bohan Lyu, Yucheng Yang, Siqiao Huang, Jiaru Zhang, Qixin Xu, Xinghan Li, Xinyang Han, Yicheng Zhang, Huaqing Zhang, Runhan Huang, Kaicheng Yang, Zitao Chen, Wentao Guo, Junlin Yang, Xinyue Ai, Wenhao Chai, Yadi Cao, Ziran Yang, Kun Wang, Dapeng Jiang, Huan-ang Gao, Shange Tang, Chengshuai Shi, Simon S. Du, Max Simchowitz, Jiantao Jiao, Dawn Song, Chi Jin

机构 * UC Berkeley(伯克利大学) Princeton University(普林斯顿大学) Tsinghua University(清华大学) University of Washington(华盛顿大学) Purdue University(Purdue 大学) Harvard University(哈佛大学) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) UC San Diego(圣地亚哥大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

AI总结 提出MLS-Bench基准,包含12个领域140个任务,评估AI系统能否发明通用且可扩展的机器学习方法,发现当前智能体在方法发明上仍远逊于人类,瓶颈在于科学洞察而非单纯搜索或计算。

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2602.04853 2026-07-07 cs.CL 版本更新

Decomposed Prompting Does Not Fix Knowledge Gaps, But Helps Models Say "I Don't Know"

分解式提示无法弥补知识差距,但有助于模型说“我不知道”

Dhruv Madhwal, Lyuxin David Zhang, Dan Roth, Tomer Wolfson, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University(亚利桑那州立大学) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Oracle AI

AI总结 研究大语言模型在闭卷问答中识别知识局限的问题,评估三种提示方式在不同模型规模和多跳问答基准下的影响,利用提示方式间的分歧信号实现无训练弃权策略,提升模型可靠性。

Comments Camera-ready version. Published in Findings of ACL 2026. Code and data: https://github.com/dhruvmadhwal/disagreement-based-abstention

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2508.02296 2026-07-07 cs.CL cs.IR 版本更新

Knowing When Not to Answer: Lightweight KB-Aligned OOD Detection for Safe RAG

知道何时不回答:用于安全检索增强生成的轻量级知识库对齐的域外检测

Ilias Triantafyllopoulos, Renyi Qu, Salvatore Giorgi, Brenda Curtis, Lyle H. Ungar, João Sedoc

机构 * New York University(纽约大学) National Institute on Drug Abuse(国家成瘾医学研究所) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Microsoft(微软公司)

AI总结 研究用于检索增强生成(RAG)系统的轻量级、知识库对齐的域外检测,通过PCA处理知识库嵌入,用方差保留或t检验排序选择子空间评分查询,评估规则和分类器,发现低维检测器性能好且更优。

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2509.23960 2026-07-07 cs.RO cs.AI 版本更新

MAD-PINN: A Decentralized Physics-Informed Machine Learning Framework for Safe and Optimal Multi-Agent Control

MAD-PINN:一种用于安全和最优多智能体控制的分散式物理信息机器学习框架

Manan Tayal, Aditya Singh, Shishir Kolathaya, Somil Bansal

机构 * Center for Cyber-Physical Systems, Indian Institute of Science(印度科学研究院中心 for 联合体系统) Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学电气与系统工程系) Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University(斯坦福大学航空与航天工程系)

AI总结 针对大规模多智能体系统安全与性能协同优化难题,提出MAD-PINN框架。利用基于上图的公式化方法,通过物理信息神经网络近似求解,采用分散训练与执行策略,实验表明其性能优越且具可扩展性。

Comments 9 Pages, 4 Figures, 4 Tables. First two authors have contributed equally

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2405.19521 2026-07-07 cs.LG stat.ML 版本更新

Hierarchical Bayesian Crowdsourcing with Item Difficulty

具有项目难度的分层贝叶斯众包

Seong Woo Han, Ozan Adıgüzel, Bob Carpenter

机构 * University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Columbia University(哥伦比亚大学) Center for Computational Mathematics, Flatiron Institute(Flatiron研究所计算数学中心)

AI总结 研究针对训练用黄金标准有偏差且带噪声的问题,引入通用测量误差模型,通过添加项目难度等效应推断共识类别,还展示约束模型双峰后验的方法,并验证其拟合优度与预测准确性。

Journal ref ProbML 2026 Workshop Track

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2312.15320 2026-07-07 q-bio.QM cs.CV cs.LG cs.MM q-bio.GN 版本更新

GestaltMML: Enhancing Rare Genetic Disease Diagnosis through Multimodal Machine Learning Combining Facial Images and Clinical Text

GestaltMML:通过结合面部图像和临床文本的多模态机器学习增强罕见遗传病诊断

Da Wu, Zhanliang Wang, Hongzhuo Chen, Jingye Yang, Cong Liu, Tzung-Chien Hsieh, Elaine Marchi, Justin Blair, Peter Krawitz, Chunhua Weng, Wendy Chung, Gholson J. Lyon, Ian D. Krantz, Jennifer M. Kalish, Kai Wang

机构 * Raymond G. Perelman Center for Cellular and Molecular Therapeutics, Children’s Hospital of Philadelphia(雷蒙德·G·佩尔曼细胞与分子治疗中心,费城儿童医院) Department of Mathematics, University of Pennsylvania(数学系,宾夕法尼亚大学) Department of Biomedical Informatics, Columbia University Irving Medical Center(生物医学信息学系,哥伦比亚大学伊万斯医疗中心) Department of Human Genetics, New York State Institute for Basic Research in Developmental Disabilities, Staten Island, NY, USA(人类遗传学系,纽约州发育障碍基础研究机构,纽约州史泰登岛) Division of Human Genetics, Children’s Hospital of Philadelphia(人类遗传学部,费城儿童医院) Department of Pediatrics, Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School(儿科系,波士顿儿童医院,哈佛医学院) Biology PhD Program, The Graduate Center, The City University of New York(生物学博士项目,纽约市立大学研究生中心) Department of Genetics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania(遗传学系,宾夕法尼亚大学佩尔曼医学学院) Department of Pediatrics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania(儿科系,宾夕法尼亚大学佩尔曼医学学院) Department of Pathology and Laboratory Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania(病理学与实验室医学系,宾夕法尼亚大学佩尔曼医学学院)

AI总结 研究针对罕见遗传病诊断难题,提出基于Transformer架构的多模态机器学习方法GestaltMML,整合面部图像、人口统计学信息和临床笔记,提升预测准确性,缩小诊断差距。

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