University of Cambridge（剑桥大学）

Rethinking Large Language Models For Irregular Time Series Classification In Critical Care

重新思考用于危重监护中不规则时间序列分类的大型语言模型

Feixiang Zheng, Yu Wu, Cecilia Mascolo, Ting Dang

机构 * The University of Melbourne, Australia（墨尔本大学） ； University of Cambridge, UK（剑桥大学） 纠错

AI总结 本文研究了LLMs在不规则ICU时间序列分类中的有效性，发现编码器设计比对齐策略更重要，但LLMs在训练时间和少样本学习中表现欠佳。

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X-LeBench: A Benchmark for Extremely Long Egocentric Video Understanding

X-LeBench：一个用于极长第一人称视频理解的基准数据集

Wenqi Zhou, Kai Cao, Hao Zheng, Yunze Liu, Xinyi Zheng, Miao Liu, Per Ola Kristensson, Walterio Mayol-Cuevas, Fan Zhang, Weizhe Lin, Junxiao Shen

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Meta ； Memories.ai Research（Memories.ai研究） 纠错

AI总结 X-LeBench通过模拟真实日常生活场景，构建了首个极长第一人称视频理解基准数据集，揭示了长视频理解中的关键挑战。

On the Emergence and Test-Time Use of Structural Information in Large Language Models

关于大型语言模型中结构信息的出现及其测试时使用

Michelle Chao Chen, Moritz Miller, Bernhard Schölkopf, Siyuan Guo

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本研究探讨了大型语言模型如何学习和利用结构信息，发现其在复杂推理任务中表现突出，但测试时组合生成能力仍受限。

HAAF: Hierarchical Adaptation and Alignment of Foundation Models for Few-Shot Pathology Anomaly Detection

HAAF: 用于少样本病理异常检测的层次适应与对齐框架

Chunze Yang, Wenjie Zhao, Yue Tang, Junbo Lu, Jiusong Ge, Qidong Liu, Zeyu Gao, Chen Li

机构 * Sch Comp Sci \& Technol, Xi'an Jiaotong University Xi'an China ； University of Cambridge Cambridge United Kingdom ； Sch Comp Sci \& Technol, Xi'an Jiaotong University ； University of Cambridge 纠错

AI总结 HAAF通过层次适应与对齐框架，解决少样本病理异常检测中的粒度不匹配问题，提升模型在低资源场景下的性能。

Thermodynamic structure of the Sinkhorn flow

Sinkhorn 流的热力学结构

Anand Srinivasan, Jean-Jacques Slotine

机构 * Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge（应用数学与理论物理系，剑桥大学） ； Nonlinear Systems Laboratory, Massachusetts Institute of Technology（非线性系统实验室，麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文从热力学角度探讨Sinkhorn流的结构，证明其为非局部Wasserstein梯度流，并推导了熵-能量恒等式和对数Sobolev不等式，揭示其在熵收敛中的指数收敛性质。

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A Review of Incorporating Psychological Theories in LLMs

对将心理理论纳入大语言模型的综述

Zizhou Liu, Ziwei Gong, Lin Ai, Zheng Hui, Run Chen, Colin Wayne Leach, Michelle R. Greene, Julia Hirschberg

机构 * Department of Computer Science, Columbia University（哥伦比亚大学计算机科学系） ； Department of Psychology, Barnard College（巴纳德学院心理学系） ； The Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） 纠错

AI总结 本文综述了心理学理论如何指导和增强大语言模型开发，整合了六个心理学子领域，旨在促进心理学更深入地融入NLP研究。