视觉大模型 / VLM

Uni-FinLLM: A Unified Multimodal Large Language Model with Modular Task Heads for Micro-Level Stock Prediction and Macro-Level Systemic Risk Assessment

Uni-FinLLM：一种具有模块化任务头的统一多模态大语言模型，用于微观层面的股票预测和宏观层面的系统性风险评估

Gongao Zhang, Haijiang Zeng, Lu Jiang

专题命中 视觉定位与Grounding ：multimodal large language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Uni-FinLLM通过统一多模态大语言模型，结合模块化任务头，实现了对股票预测和系统性风险评估的高效联合建模，显著提升了预测准确率。

Sparse Knowledge Distillation: A Mathematical Framework for Probability-Domain Temperature Scaling and Multi-Stage Compression

稀疏知识蒸馏：概率域温度缩放与多阶段压缩的数学框架

Aaron R. Flouro, Shawn P. Chadwick

机构 * PhD. research（博士研究） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出概率域温度缩放与多阶段压缩的数学框架，通过算子层面分析揭示稀疏学生优于密集教师的条件，并提供收敛保证与等价类特征化，为知识蒸馏和模型压缩提供理论支持。

Comments Machine learning theory. Develops an axiomatic, operator-agnostic framework for probability-domain knowledge distillation, including bias--variance analysis of sparse students, homotopy-based multi-stage pruning, $O(1/n)$ convergence guarantees, and equivalence classes of probability-domain softening operators. Theoretical analysis only

MMFormalizer: Multimodal Autoformalization in the Wild

MMFormalizer: 多模态自动形式化

Jing Xiong, Qi Han, Yunta Hsieh, Hui Shen, Huajian Xin, Chaofan Tao, Chenyang Zhao, Hengyuan Zhang, Taiqiang Wu, Zhen Zhang, Haochen Wang, Zhongwei Wan, Lingpeng Kong, Ngai Wong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 MMFormalizer通过整合适应性定位与现实世界数学物理领域实体，实现多模态自动形式化，首次处理经典力学、相对论、量子力学和热力学等复杂领域。

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