ICML

Synthetic Perception: Can Generated Images Unlock Latent Visual Prior for Text-Centric Reasoning?

合成感知：生成图像能否解锁潜在的视觉先验以用于以文本为中心的推理？

Yuesheng Huang, Peng Zhang, Xiaoxin Wu, Riliang Liu, Jiaqi Liang

AI总结 本文探讨生成图像能否解锁潜在视觉先验以提升文本中心推理，通过多模态融合架构和提示工程策略实现性能提升。

Comments Accepted as a poster at the International Conference on Machine Learning (ICML 2025) NewInML Workshop

Make LoRA Great Again: Boosting LoRA with Adaptive Singular Values and Mixture-of-Experts Optimization Alignment

让LoRA更出色：通过自适应奇异值和专家混合优化对齐提升LoRA

Chenghao Fan, Zhenyi Lu, Sichen Liu, Chengfeng Gu, Xiaoye Qu, Wei Wei, Yu Cheng

机构 * School of Computer Science \& Technology, Huazhong University of Science ； The Chinese University of Hong Kong ； Zhejiang University 纠错

AI总结 GOAT通过自适应奇异值和专家混合优化对齐提升LoRA性能，实现在多个任务上的最优表现。

Comments Accepted by ICML 2025

Diverging Preferences: When do Annotators Disagree and do Models Know?

分歧偏好：标注者何时分歧以及模型是否知道？

Michael JQ Zhang, Zhilin Wang, Jena D. Hwang, Yi Dong, Olivier Delalleau, Yejin Choi, Eunsol Choi, Xiang Ren, Valentina Pyatkin

机构 * New York University（纽约大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； NVIDIA（NVIDIA公司） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 本文研究了标注者分歧的来源，发现任务不明确等因素导致大多数分歧，并提出方法以减轻其在LLM评估和训练中的影响。

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