University of Washington（华盛顿大学）

Scalable Bayesian Additive Models for Stellar Flare Detection via Amortized Gaussian Process Inference and Hidden Markov Models

可扩展贝叶斯加性模型：通过摊销高斯过程推理和隐马尔可夫模型进行恒星耀斑检测

Rodrigo Herrera, Vianey Leos-Barajas, Gwendolyn Eadie, Elizaveta Semenova, James Davenport

机构 * Department of Statistical Sciences, University of Toronto（多伦多大学统计科学系） ； Data Sciences Institute, University of Toronto（多伦多大学数据科学研究院） ； School of the Environment, University of Toronto（多伦多大学环境学院） ； David A. Dunlap Department of Astronomy and Astrophysics, University of Toronto（多伦多大学大卫·A·邓拉普天文与天体物理系） ； School of Public Health, Imperial College London（伦敦帝国学院公共卫生学院） ； Department of Astronomy, University of Washington（华盛顿大学天文学系） 纠错

AI总结 提出生成式代理框架，利用变分自编码器压缩Celerite先验，避免精确协方差运算，结合隐马尔可夫模型实现恒星耀斑的高效检测。

Comments Main paper: 19 pages, full paper: 34 pages. 4 appendices. 9 main figures, 21 figures in total. 4 tables. Poster Presenter, SSC 2026 (Statistical Society of Canada Annual Meeting) and ISBA 2026 (International Society for Bayesian Analysis World Meeting)

Concordia: JIT-Compiled Persistent-Kernel Checkpointing for Fault-Tolerant LLM Inference

Concordia: 用于容错LLM推理的即时编译持久内核检查点

Yuhang Gan, Yiwei Yang, Yuyi Li, Xiangyu Gao, Yichen Wang, Rain Jiang, Xiaoning Ding, Andi Quinn, Chen Qian

机构 * University of California Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 针对LLM推理中GPU状态丢失问题，提出Concordia运行时，利用设备驻留持久内核实现JIT编译的增量检查点，支持PTX/SASS级插桩，无需修改应用代码。

Tmax: A simple recipe for terminal agents

Tmax: 终端智能体的简单配方

Hamish Ivison, Junjie Oscar Yin, Rulin Shao, Teng Xiao, Nathan Lambert, Hannaneh Hajishirzi

机构 * Allen Institute for AI（人工智能研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 提出Tmax配方，通过新颖分类法生成数据并结合结果奖励的强化学习，在9B参数下达到27%的Terminal-Bench 2.0性能，超越先前更大模型。

Comments preprint

Neural Conjugate Aggregation: Identifiable Unsupervised Multi-Sensor Regression under Heterogeneous Sensor Bias

神经共轭聚合：异构传感器偏差下可识别的无监督多传感器回归

Muhammed Faruk Aytin, Zehra Demir, Alper Ünal, Julian Marshall, Gözde Ünal

机构 * Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 提出神经共轭聚合模型（NCAM），一种结合神经网络与共轭高斯推理的无监督多源融合框架，通过传感器锚定和方差正则化解决非可识别性，并集成自适应蒙特卡洛共形预测提供有限样本保证。

Comments 10 pages