University of Cambridge（剑桥大学）

Autonomous Mathematical Discovery in an Open-World Multi-Agent Environment

开放世界多智能体环境中的自主数学发现

Stephen Chung, Wenyu Du, William J. Wesley

机构 * DualverseAI ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 本研究在开放世界多智能体环境Station中，让AI智能体自主开展数学研究，在多个数学问题上取得新结果，生成可解释的定理与分析，并公开相关原始数据与代码。

Comments 38 pages, 12 figures, 3 tables. Source code at this https URL (https://github.com/dualverse-ai/station) and raw agent dialogues, proofs, and verification artifacts at this https URL (https://github.com/dualverse-ai/station_data_v2)

Discrete Diffusion Models: A Unified Framework from Tokenization to Generation

离散扩散模型：从词元化到生成的统一框架

Ye Yuan, Weien Li, Rui Song, Zeyu Li, Haochen Liu, Xiangyu Kong, Zixuan Dong, Linfeng Du, Zipeng Sun, Weixu Zhang, Jiaxin Huang, Changjiang Han, Yonghan Yang, Zichen Zhao, Xiuyuan Hu, Haolun Wu, Yankai Chen, Fengran Mo, Jikun Kang, Bowei He, Dawn Song, Philip S. Yu, Xue Liu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MBZUAI - Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Rochester Institute of Technology（罗彻斯特理工学院） ； Salesforce（Salesforce公司） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 研究离散扩散模型，引入统一框架从离散状态空间构建审视该模型，让现有公式成为共同设计空间实例，揭示训练、推理等方面权衡，为未来研究提供方向。

RARM: Confidence-Gated Progress Reward Modeling for RL in Manipulation

RARM：基于置信度门控的进展奖励建模用于操作中的强化学习

Pengzhi Yang, Xinyu Wang, Pengyu Jing, Kehan Wen, Yiduo Qu, Zhenhao Huang, Minghao Fu, Xin Liu, Yaheng Shen, Fan Shi

机构 * NUS Human-Centered Robotic Lab（新加坡国立大学人机共融机器人实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出参考锚定奖励模型（RARM），通过对比时间目标从通用视频中学习，将单个成功演示转化为密集进展奖励，并在部署时通过置信度门控抑制虚假正奖励，在长时域操作任务中显著提升强化学习成功率。

Retrieval-aligned Tabular Foundation Models Enable Robust Clinical Risk Prediction in Electronic Health Records Under Real-world Constraints

检索对齐的表格基础模型实现电子健康记录中在现实约束下的稳健临床风险预测

Minh-Khoi Pham, Thang-Long Nguyen Ho, Thao Thi Phuong Dao, Tai Tan Mai, Minh-Triet Tran, Marie E. Ward, Una Geary, Rob Brennan, Nick McDonald, Martin Crane, Marija Bezbradica

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 针对电子健康记录中高维、异质、类别不平衡和分布偏移等挑战，提出任务对齐检索框架AWARE，通过监督嵌入学习和轻量适配器提升表格上下文学习性能，在极端不平衡下AUPRC提升高达12.2%。

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