University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

2603.27959 2026-08-18 cs.CV 版本更新

MathGen: Revealing the Illusion of Mathematical Competence through Text-to-Image Generation

MathGen：通过文本到图像生成揭示数学能力的幻觉

Ruiyao Liu, Hui Shen, Ping Zhang, Yunta Hsieh, Yifan Zhang, Jing Xu, Qi Han, Junchen Li, Jiawei Lu, Jianing Ma, Jiaqi Mo, Sicheng Chen, Zhen Zhang, Zhongwei Wan, Jing Xiong, Xin Wang, Ziyuan Liu, Hangrui Cao, Ngai Wong

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）； University of Michigan（密歇根大学）； The Ohio State University（俄亥俄州立大学）； USTC（中国科学技术大学）； City University of Hong Kong（香港城市大学）； University of Wisconsin（威斯康星大学）； UCSB（加州大学圣塔芭芭拉分校）； University of Hong Kong（香港大学）； Peking University（北京大学）； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

AI总结 MathGen通过900道跨七个核心领域的数学问题，评估生成模型在视觉化数学解答中的准确性，发现现有模型在数学 fidelity 上存在显著瓶颈。

2509.21576 2026-08-18 cs.CL 版本更新

Vision Language Models Cannot Plan, but Can They Formalize?

视觉语言模型（VLMs）无法规划，但它们能进行形式化吗？

Muyu He, Yuxi Zheng, Yuchen Liu, Zijian An, Bill Cai, Jiani Huang, Lifeng Zhou, Feng Liu, Ziyang Li, Li Zhang

机构 * Drexel University（德雷塞尔大学）； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）

AI总结本研究提出5种VLM作为形式化器的流水线，评估后发现其表现优于端到端规划生成，较弱VLMs的瓶颈为物体关系视觉grounding，较强模型已克服该限制。

2303.07152 2026-08-18 math.ST cs.CR cs.LG stat.ME stat.ML 版本更新

Score Attack: A Lower Bound Technique for Optimal Differentially Private Learning

Score Attack：最优差分隐私学习的下界技术

T. Tony Cai, Yichen Wang, Linjun Zhang

机构 * Department of Statistics and Data Science, The Wharton School, University of Pennsylvania（统计与数据科学系，沃顿商学院，宾夕法尼亚大学）； Rutgers University（罗格斯大学）

AI总结该研究提出score attack方法，基于追踪攻击概念为差分隐私约束的参数估计极小极大风险提供下界，经多类模型验证其有效性与最优性。