University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

LENS: LLM-guided Environment Simplification for Planning and Control in Clutter

LENS：用于杂乱环境中规划与控制的大语言模型引导的环境简化

Aileen Liao, Rachel Holladay, Dinesh Jayaraman, Michael Posa

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 针对现实世界多物体杂乱环境处理难题，提出LENS方法，通过大语言模型引导自动生成特定场景和任务的自适应更新抽象，经实验验证其能改进多种模型在高度杂乱操纵场景中的表现。

Machine Can Automatically Discover Parametric Functions to Model HEP Data

机器可自动发现参数函数以对高能物理数据建模

Ho Fung Tsoi, Dylan Rankin, Cecile Caillol, Miles Cranmer, Sridhara Dasu, Javier Duarte, Philip Harris, Elliot Lipeles

机构 * University of Pennsylvania, USA（宾夕法尼亚大学） ； European Organization for Nuclear Research (CERN), Switzerland（欧洲核子研究中心） ； University of Cambridge, UK（剑桥大学） ； University of Wisconsin-Madison, USA（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California San Diego, USA（加州大学圣地亚哥分校） ； Massachusetts Institute of Technology, USA（麻省理工学院） ； Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究所） 纠错

AI总结 研究高能物理数据分析中为分箱数据找合适函数建模的问题，核心方法是用符号回归实现自动化，主要贡献是展示SymbolFit软件包，在双喷注谱演示中取得良好效果，如生成众多拟合函数，部分运行重新发现已用函数。

Comments 6 pages. to be presented at ICHEP 2026