Few-Shot Design Optimization by Exploiting Auxiliary Information
通过利用辅助信息进行少样本设计优化
机构 * Department of Computer Science, Columbia University, New York, New York, USA（计算机科学系，哥伦比亚大学）
AI总结 本文提出了一种利用辅助信息进行少样本设计优化的方法，通过神经模型预测未见过的设计，提升了设计任务的优化效率。
高校专区
Columbia University（哥伦比亚大学）
Diffusion Bridge Variational Inference for Deep Gaussian Processes
扩散桥变分推断用于深度高斯过程
机构 * RIKEN AIP ； Columbia University（哥伦比亚大学）
AI总结 本文提出DBVI，通过学习的数据依赖初始分布改进DDVI，提升大规模深度高斯过程的推断效率和准确性。
ReTracing: An Archaeological Approach Through Body, Machine, and Generative Systems
ReTracing：通过身体、机器和生成系统进行考古学研究
机构 * Department of Machine Learning（机器学习系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； SIPA Technology Policy and Innovation（技术政策与创新研究所） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
AI总结 ReTracing通过AI、人类和机器人互动，探索生成系统如何通过编舞运动反映社会文化偏见。
Minimax Optimal Estimation of Stability Under Distribution Shift
在分布偏移下稳定性最小最大最优估计
机构 * Decision, Risk, and Operations Division（决策、风险与运营部门） ； Department of Industrial Engineering and Operations Research（工业工程与运筹学系） ； Management Science and Engineering（管理科学与工程） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 本文提出了一种最小最大最优稳定性估计器，用于评估系统在分布偏移下的稳定性，通过分析收敛速率和实证验证，展示了其在鲁棒性问题中的应用价值。
Journal ref Operations Research 2026 74:1, 464-483
