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2026-06-09 至 2026-06-09 共收录 4
2606.01060 2026-06-09 cs.CL cs.AI cs.LG 版本更新

MENTIS: What Belief Changes Under Alignment? Measuring Multi-Scale Latent Torsion in Language Models

MENTIS: 对齐改变了什么信念?语言模型中多尺度潜在扭转的测量

Partha Pratim Saha, Samarth Raina, Mayur Parvatikar, Amit Dhanda, Vinija Jain, Aman Chadha, Amitava Das

机构 * Pragya Lab, BITS Pilani Goa, India(BITS Pilani 去掉 Goa 的机构名,因为该机构名中包含 'Goa',但根据规则,如果机构已有常见中文名,使用常见中文名。'Pragya Lab, BITS Pilani' 是 BITS Pilani 的一个实验室,因此翻译为 'BITS Pilani 实验室') IIIT Delhi, India(德里印度理工学院) Amazon, USA(美国亚马逊) Meta, USA(美国Meta) Apple, USA(美国苹果)

AI总结 提出MENTIS框架,通过层间协方差扭转范数、谱扭转诊断和能量-辐射-激活度量,测量偏好对齐在语言模型内部计算中引起的选择性、深度局部的几何结构变化。

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2605.18856 2026-06-09 cs.LG cs.CL cs.IT math.IT 版本更新

SPHERICAL KV: Angle-Domain Attention and Rate-Distortion Retention for Efficient Long-Context Inference

SPHERICAL KV: 角度域注意力与率失真保持用于高效长上下文推理

Anay Chauhan, Gurucharan Marthi Krishna Kumar, Arion Das, Amit Dhanda, Vinija Jain, Aman Chadha, Amitava Das

机构 * Synopsys McGill University(麦吉尔大学) IIIT Ranchi(印度理工学院拉奇) Amazon(亚马逊) Meta Apple(苹果) Pragya Lab, BITS Pilani Goa(普拉基亚实验室, BITS 拉贾斯坦)

AI总结 提出Spherical KV方法,通过角度域注意力(ADA)和率失真保持(RDR)机制,在长上下文推理中减少KV缓存占用并保持解码效率。

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2605.10376 2026-06-09 cs.CV 版本更新

SleepWalk: A Three-Tier Benchmark for Stress-Testing Instruction-Guided Vision-Language Navigation

SleepWalk:一种三层压力测试基准,用于指导的视觉-语言导航

Niyati Rawal, Sushant Ravva, Shah Alam Abir, Saksham Jain, Aman Chadha, Vinija Jain, Suranjana Trivedy, Amitava Das

机构 * Indian AI Research Organization (IAIRO)(印度人工智能研究组织) ĸragya Lab, BITS Pilani Goa(BITS Pilani Goa 的 ĸragya 实验室) University of Dhaka(达卡大学) Delhi Technological University(德里技术大学) Apple(苹果公司) Meta

AI总结 本文提出SleepWalk基准,用于评估基于指令的轨迹预测,针对局部化、交互导向的具身推理,揭示当前VLM在空间推理中的系统性失败。

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2602.23234 2026-06-09 cs.IR cs.AI cs.LG 版本更新

Scaling Search Relevance: Augmenting App Store Ranking with LLM-Generated Judgments

扩展搜索相关性:用LLM生成的判断增强应用商店排名

Evangelia Christakopoulou, Vivekkumar Patel, Hemanth Velaga, Sandip Gaikwad, Sean Suchter, Venkat Sundaranatha

机构 * Apple(苹果公司)

AI总结 针对应用商店排名中专家文本相关性标签稀缺的问题,通过微调LLM生成数百万标签,结合行为相关性优化排序器,显著提升Pareto前沿和转化率。

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