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University of Washington（华盛顿大学）

2026-08-10 至 2026-08-10 共收录 2 篇

2511.02659 2026-08-10 cs.LG cs.AI cs.CE cs.NA math.NA 版本更新

In Situ Training of Implicit Neural Compressors for Scientific Simulations via Sketch-Based Regularization

隐式神经压缩器的原地训练：基于草图的正则化

Cooper Simpson, Stephen Becker, Alireza Doostan

机构 * Applied Mathematics, University of Washington, Seattle（华盛顿大学应用数学系，西雅图）； Applied Mathematics, University of Colorado, Boulder（科罗拉多大学应用数学系，伯尔德）； Ann and H.J. Smead Department of Aerospace Engineering Sciences, University of Colorado, Boulder（科罗拉多大学伯尔德分校安与H.J. 塞梅德航空航天工程科学系）

AI总结本文提出基于草图正则化的隐式神经压缩器原地训练方法，通过有限内存缓冲区实现高压缩率下的重建性能，展示草图能近似匹配离线方法性能。

Comments 18 pages, 8 figures, 5 tables

Journal ref Journal of Computational Physics, Volume 566, 2026

2603.27435 2026-08-10 cs.CL cs.AI 版本更新

Improving Attributed Long-form Question Answering with Intent Awareness

通过意图意识提升带有属性的长形式问答

Xinran Zhao, Aakanksha Naik, Jay DeYoung, Joseph Chee Chang, Jena D. Hwang, Tongshuang Wu, Varsha Kishore

机构 * Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所）； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）； University of Washington（华盛顿大学）

AI总结本文提出通过增强模型意图意识来提升长报告生成质量，通过结构化标签方案提取隐含意图，改进零样本生成能力并生成高质量合成数据，实验显示在科学报告生成任务中模型性能平均提升2.9和12.3个百分点。

Comments 39 pages, 7 figures

Journal ref ICLR 2026