Estimation of Stochastic Optimal Transport Maps
随机最优运输映射的估计
机构 * EPFL(瑞士联邦理工学院) ; Cornell University(康奈尔大学)
AI总结 本文提出了一种新的度量来评估随机映射的运输质量,并开发了具有接近最优有限样本风险界的高效映射估计器,适用于现实世界中可能需要随机最优运输的广泛应用场景。
Comments Appeared at NeurIPS 2025
高校专区
随机最优运输映射的估计
机构 * EPFL(瑞士联邦理工学院) ; Cornell University(康奈尔大学)
AI总结 本文提出了一种新的度量来评估随机映射的运输质量,并开发了具有接近最优有限样本风险界的高效映射估计器,适用于现实世界中可能需要随机最优运输的广泛应用场景。
Comments Appeared at NeurIPS 2025
通过高斯过程回归与线性反馈分析自然驾驶互动中的人类反馈控制
机构 * Electrical & Comp. Eng., Univ. of New Mexico(新墨西哥大学电气与计算机工程系) ; Information Science, Cornell Tech(康奈尔科技学院信息科学系)
AI总结 通过高斯过程回归与线性反馈分析自然驾驶互动中的人类反馈控制,研究驾驶员策略形成机制及群体差异。
Tawa: 为现代GPU自动实现扭曲专精与异步引用
机构 * Cornell University(康奈尔大学) ; NVIDIA(英伟达)
AI总结 Tawa通过自动编译器实现GPU扭曲专精,利用异步引用抽象,提升LLM内核性能1.1-1.2倍,减少编程努力。
Comments Accepted to CGO'26