University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Physics-Guided Sequence-Based Generative Framework for Acoustic Metamaterial Inverse Design

物理引导的序列生成框架用于声学超材料逆向设计

Yijie Li, Jiahao Xu, Ching-Chih Tsao, Lili Qiu, Jingxian Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 提出MetaSeq框架，将声学超材料表示为结构化序列，通过序列到序列模型结合物理求解器和强化学习，实现宽带逆向设计，误差降低45%。

Friend or Foe? Language as an ideological switch in open-weight LLMs under Russian disinformation stress

朋友还是敌人？俄罗斯虚假信息压力下开放权重大语言模型中的语言意识形态开关

Anna Małgorzata Kamińska, Tetiana Klynina

机构 * Institute of Culture Studies, University of Silesia in Katowice（文化研究学院，卡托维察大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； National Aviation University（国家航空大学） 纠错

AI总结 本文通过控制实验发现，针对不同语言社区微调的大语言模型在俄罗斯虚假信息压力下，其抵抗能力与预期文化对齐方向相反，揭示了微调悖论。

Trajectory-Refined Distillation

轨迹精炼蒸馏

Li Jiang, Haoran Xu, Yichuan Ding, Amy Zhang

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila Quebec AI Institute（米拉魁北克人工智能研究所） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 提出轨迹精炼蒸馏（TRD），通过教师指导修正学生轨迹中的前缀错误，解决在线策略蒸馏中的前缀失败问题，提升大语言模型的单次准确率和推理覆盖。

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