University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

OpenLongTail: Generative Scaling of Long-Tail Driving Data

OpenLongTail：长尾驾驶数据的生成式扩展

Lulin Liu, Nuo Chen, Yan Wang, Bangya Liu, Wenyan Cong, Hezhen Hu, Boris Ivanovic, Hao Wang, Ziyao Zeng, Xinyu Gong, Yang Zhou, Zixiang Xiong, Dilin Wang, Zhangyang Wang, Weisong Shi, Ruohan Zhang, Marco Pavone, Zhiwen Fan

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； NVIDIA（英伟达） ； UW–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） ； Yale University（耶鲁大学） ； Adobe（奥多比公司） ； Meta ； University of Delaware（特拉华大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究针对长尾驾驶数据稀缺影响策略扩展的问题，提出开源生成数据引擎OpenLongTail，通过姿态外推视图合成管道及普吕克射线几何增强，合成异构数据提升闭环驾驶稳健性，验证了其多方面有效性。

Comments Project page: https://openlongtail.github.io/

Solving Stochastic Fixed-Point Equations with High Probability

高概率求解随机不动点方程

Jelena Diakonikolas

机构 * Department of Computer Sciences University of Wisconsin-Madison（计算机科学系明尼苏达大学） 纠错

AI总结 研究赋范空间上随机不动点方程，提出VR - GHAL方差减少渐进哈尔彭方法，通过特定随机估计器求解，给出随时高概率残差界及不同条件下预言机复杂度，提升求解效率。