IBM

Cross-Lingual Exploration for Parametric Knowledge

跨语言探索参数化知识

Elisha Diskind, Itamar Trainin, Uri Shaham, Leshem Choshen, Idan Szpektor, Omri Abend

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； Google Research（谷歌研究） ； MIT, IBM-MIT Watson AI Lab（麻省理工学院与IBM-麻省理工 Watson人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文研究通过跨语言提示策略探索大型语言模型中的隐藏事实知识，发现跨语言探索能显著提升知识迁移和事实召回，比单语言扩展更高效，并改善跨语言一致性。

Comments 29 pages, 5 figures, preprint

Average Rankings Mask Per-Subject Optimality: A Friedman-Nemenyi Benchmark of EEG Motor-Imagery BCI Decoders

平均排名掩盖了个体最优性：基于Friedman-Nemenyi基准测试的EEG运动想象BCI解码器比较

Xavier Vasques, Paul Barbaste, Olivier Oullier

机构 * IBM Technology（IBM技术） ； IBM France Lab（IBM法国实验室） ； Inclusive Brains（包容大脑） ； Wavestone ； Human Technology Foundation（人类科技基金会） ； Computing and Mathematical Sciences Division（计算与数学科学部） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（Mohamed bin Zayed人工智能大学） ； Institute for Artificial Intelligence, Biotech Dental Group（人工智能研究所，生物技术牙科集团） 纠错

AI总结 本研究通过大规模基准测试（MOABB）评估1056种EEG运动想象解码配置，发现无单一管道普遍最优，个体间差异显著，需个性化模型选择。

Comments 16 pages, 6 figures, 4 tables

Ill-Posed by Design: Probing Evidence Use in VLMs

刻意设计的不适定问题：探究VLMs中的证据使用

Boaz Meivar, Shaked Perek, Shani Shvartzman, Eli Schwartz, Shai Avidan

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 提出单目物体尺寸估计作为不适定诊断任务，通过反事实分析分解六种视觉和语言证据通道，评估12个开源VLM，发现最大模型仍落后于纯文本LLM，且模型未有效利用场景几何信息。

Beyond the Autoregressive Horizon: A Comprehensive Survey of Diffusion Models, World Modelling, and State Space Models for Code

超越自回归视野：扩散模型、世界模型和状态空间模型在代码领域的综合综述

Kishan Maharaj, Ashita Saxena, Srikanth Tamilselvam

机构 * IBM 纠错

AI总结 综述扩散模型、代码世界模型和状态空间模型在代码生成中的潜力，以克服自回归模型在全局规划、长程依赖和执行语义方面的局限，并展望“系统2”代码生成智能体。

Comments 14 Pages, 1 Table, 1 Figure