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

2026-06-16 至 2026-06-16 共收录 11
2606.16587 2026-06-16 physics.flu-dyn cs.AI cs.LG physics.comp-ph 新提交

Learning Interface Breakup: A Geometry-Conditioned Latent Surrogate for Spray Formation

学习界面破碎:一种用于喷雾形成的几何条件潜在代理模型

Julius H Ramlau, Friedrich Hastedt, Tolga Birdal, Ehecatl-Antonio del Río Chanona, Nausheen S Basha, Omar K Matar

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) Istanbul Technology University(伊斯坦布尔技术大学) University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) University of Cambridge(剑桥大学) University of Oxford(牛津大学)

AI总结 提出一种几何条件潜在代理模型,通过编码自适应网格细化(AMR)的单元密度场,在797个两相喷嘴模拟上训练,实现瞬态破碎动力学的高效预测,推理速度比Basilisk CFD快6×10^4倍。

Comments 11 pages, 5 figures, accepted to ICML AI4Physics 2026

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2606.16429 2026-06-16 cs.LG cs.CL 新提交

Taylor-Calibrate: Principled Initialization for Hybrid Linear Attention Distillation

Taylor-Calibrate:混合线性注意力蒸馏的原则性初始化

Zhongzhu Zhou, Qingyang Wu, Junxiong Wang, Mayank Mishra, Shuaiwen Leon Song, Ben Athiwaratkun, Chenfeng Xu

机构 * The University of Sydney(悉尼大学) Together AI University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) Microsoft(微软)

AI总结 提出Taylor-Calibrate方法,利用泰勒引导的教师注意力统计初始化混合线性注意力学生模型,显著减少蒸馏所需训练令牌数。

Comments 24 pages, 9 figures

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2606.15866 2026-06-16 cs.AI cs.LG 新提交

STRIDE: Strategic Trajectory Reasoning via Discriminative Estimation for Verifiable Reinforcement Learning

STRIDE: 通过判别估计进行策略轨迹推理以实现可验证强化学习

Qinjian Zhao, Zhihao Dou, Dinggen Zhang, Xiangyu Li, Chaoda Song, Zhongwei Wan, Xinpeng Li, Yanyan Zhang, Kaijie Chen, Qingtao Pan, Chengcheng Feng, Zhiqiang Gao, Xiaoyu Xia

机构 * Kean University(基恩大学) Case Western Reserve University(凯斯西储大学) University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) The Ohio State University(俄亥俄州立大学) Tongji University(同济大学) Duke Kunshan University(昆山杜克大学) Royal Melbourne Institute of Technology(皇家墨尔本理工大学)

AI总结 提出STRIDE框架,通过对比成功与失败轨迹估计n-gram策略模式的判别偏好,结合推理显著性熵识别关键策略模式,实现细粒度信用分配,提升可验证强化学习的推理性能。

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2606.15491 2026-06-16 cs.RO 新提交

FD-SLAM: Fast Dense Radar-Inertial SLAM with Frequency-Domain Loop Closure and Pose Graph Optimization

FD-SLAM: 基于频域闭环和位姿图优化的快速密集雷达-惯性SLAM

Nader J. Abu-Alrub, Nathir A. Rawashdeh

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

AI总结 提出FD-SLAM,通过频域闭环检测和位姿图优化提升密集雷达-惯性SLAM的精度与鲁棒性,在公开数据集上达到先进水平。

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2606.15457 2026-06-16 cs.CV cs.LG 新提交

Lesion-DDPM: Lesion-Enhanced 3D Diffusion for MS MRI Synthesis

Lesion-DDPM:用于MS MRI合成的病灶增强3D扩散模型

Weidong Zhang, Yongchan Jung, Shafayat Mowla Anik, Furen Xiao, Vasudevan Janarthanan, Enkhzaya Chuluunbaatar, Byeong Kil Lee, Jeeho Ryoo

机构 * University of Texas at Arlington(德克萨斯大学阿灵顿分校) University of Texas at San Antonio(德克萨斯大学圣安东尼奥分校) University of Texas at Dallas(德克萨斯大学达拉斯分校) National Taiwan University Hospital(国立台湾大学医院) National University of Mongolia(蒙古国立大学) University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)

AI总结 提出Lesion-DDPM,一种3D条件扩散框架,通过多级解剖掩膜注入和病灶加权重建损失,实现病灶感知的FLAIR合成,在MS病灶分割下游任务中显著提升Dice分数。

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2606.15434 2026-06-16 cs.RO cs.HC cs.SY eess.SY 新提交

A Bilateral Teleoperation Framework for Dexterous Manipulation

灵巧操作的双边遥操作框架

Stefano Dalla Gasperina, Dong Ho Kang, Haiyun Zhang, Aldo Galvan, Job D. Ramirez, Aaron Kim, Mark Helwig, Kazuto Yokoyama, Takahisa Ueno, Tetsuya Narita, Ann Majewicz-Fey, Ashish D. Deshpande, Luis Sentis

机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) Sony Group Corporation(索尼集团公司) Meta Reality Labs Research(Meta现实实验室)

AI总结 提出模块化双边遥操作框架,集成操作端输入与机器人端灵巧手及柔顺臂,通过位置重定向、差分控制、多尺度触觉反馈和共享控制实现灵巧操作,验证了协调控制与接触感知能力。

Comments 4 pages, 7 figures, 1 appendix,

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2606.07678 2026-06-16 cs.LG cs.AI 新提交

DOG-DPO:Dynamic Optimization in Geometry for Safety Alignment

DOG-DPO:几何中的动态优化用于安全对齐

Yi Nian, Tiankai Yang, Yudi Zhang, Qi Pan, Zelong Xu, Shenzhe Zhu, Qingqing Luan, Yue Huang, Xiangliang Zhang, Yue Zhao

机构 * University of Southern California(南加州大学) Iowa State University(爱荷华州立大学) University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) UT Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) Independent Researcher(独立研究员) University of Notre Dame(圣母大学)

AI总结 提出DOG-DPO框架,将偏好对表示为模型表示空间中的方向,通过几何分解和多样性覆盖选择子集,仅用11%数据即可恢复大部分安全增益。

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2606.07082 2026-06-16 cs.LG cs.AI 版本更新

On the Geometry of On-Policy Distillation

论在线策略蒸馏的几何结构

Zhennan Shen, Yanshu Li, Qingyu Yin, Chak Tou Leong, Zhilin Wang, Yanxu Chen, Rongduo Han, Sunbowen Lee, Yi R. Fung

机构 * HKUST(香港科技大学) UT Austin(得克萨斯大学奥斯汀分校) Zhejiang University(浙江大学) Hong Kong PolyU(香港理工大学) USTC(中国科学技术大学) BUPT(北京邮电大学) Nankai University(南开大学) BIT(北京理工大学)

AI总结 本文通过参数空间诊断,揭示在线策略蒸馏(OPD)的更新轨迹具有松弛离主成分、子空间锁定等独特几何特性,表明其并非介于SFT和RLVR之间的中间方法。

Comments 17 pages, 8 figures

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2602.12670 2026-06-16 cs.AI 版本更新

SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks

SkillsBench: 基准测试智能体技能在不同任务中的有效性

Xiangyi Li, Yimin Liu, Wenbo Chen, Bingran You, Zonglin Di, Yifeng He, Shenghan Zheng, Kyoung Whan Choe, Jiankai Sun, Shuyi Wang, Chujun Tao, Binxu Li, Xuandong Zhao, Hejia Geng, Xiaojun Wu, Junwei Zhou, Xiaokun Chen, Hanwen Xing, Yubo Li, Qunhong Zeng, Di Wang, Yuanli Wang, Roey Ben Chaim, Penghao Jiang, Haotian Shen, Luyang Kong, Xinyi Liu, Runhui Wang, Xuanqing Liu, Jiachen Li, Xin Lan, Yueqian Lin, Wengao Ye, Junwei He, Songlin Li, Yue Zhang, Yipeng Gao, Yijiang Li, Ze Ma, Liqiang Jing, Tianyu Wang, Kaixin Li, Yiqi Xue, Haoran Lyu, Yizhuo He, Yuchen Tian, Shutong Wu, Bowei Wang, Yixuan Gao, Bo Chen, Litong Liu, Sikai Cheng, Jiajun Bao, Shuaicheng Tong, Shuwen Xu, Terry Yue Zhuo, Tinghan Ye, Qi Qi, Miao Li, Longtai Liao, Zelin Tan, Chang Shi, Xilin Tang, Srinath Tankasala, Boqin Yuan, Yaoyao Qian, Jianhong Tu, Chenguang Wang, Yizhou Sun, Wei Wang, Aaron Taylor, Ziyue Yang, Changkun Guan, Zhikang Dong, Xinyu Zhang, Steven Dillmann, Han-chung Lee, Dawn Song

机构 * BenchFlow OSU Amazon UC Berkeley UC Santa Cruz UC Davis Dartmouth RLWRLD Independent Princeton University Oxford University Stanford University USC CMU Foxconn Zenity UNSW UT Austin MSU Duke University ByteDance UT Dallas UC San Diego Columbia University University of Rochester Cornell Tech Georgia Tech Cornell University NEU UCLA Snap Inc. Fanshawe College University of Science and Technology of China HKUST(GZ) Anyscale

AI总结 提出SkillsBench基准,包含8领域87个任务,通过配对评估证明技能提升平均通过率16.6个百分点,小模型配备技能可匹敌大模型。

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2505.04382 2026-06-16 eess.AS cs.LG cs.SD

Discrete Optimal Transport and Voice Conversion

离散最优传输与语音转换

Anton Selitskiy, Maitreya Kocharekar

机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)

AI总结 本文提出kDOT框架,利用预训练语音嵌入空间进行语音转换,通过离散最优传输计划的质心投影改进分布对齐,提升WER、MOS和FAD性能。

Comments 5 pages, 1 figure, 7 tables. 11th International Conference on Machine Learning Technologies (ICMLT), Berlin, Germany, May 2026

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2410.00812 2026-06-16 cs.CL q-bio.NC 版本更新

Generative causal testing to bridge data-driven models and scientific theories in language neuroscience

生成式因果测试:弥合语言神经科学中数据驱动模型与科学理论之间的鸿沟

Richard Antonello, Chandan Singh, Shailee Jain, Aliyah Hsu, Sihang Guo, Jianfeng Gao, Bin Yu, Alexander Huth

机构 * Computer Science Department, University of Texas at Austin(德克萨斯大学计算机科学系) Microsoft Research(微软研究院) Neurosurgery Department, University of California(加州大学神经外科系) EECS Department, University of California(加州大学电子工程与计算机科学系) Statistics Department, University of California(加州大学统计学系) Center for Computational Biology, University of California(加州大学计算生物学中心) Neuroscience Department, University of California(加州大学神经科学系)

AI总结 提出生成式因果测试(GCT)框架,利用大语言模型生成简洁解释并通过LLM生成刺激进行验证,成功解释大脑区域的语言选择性,弥合数据驱动模型与科学理论之间的差距。

Comments Accepted to Nature Neuroscience, please cite that version

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