Cornell University（康奈尔大学）

FEAT: Free energy Estimators with Adaptive Transport

FEAT: 基于自适应传输的自由能估计器

Jiajun He, Yuanqi Du, Francisco Vargas, Yuanqing Wang, Carla P. Gomes, José Miguel Hernández-Lobato, Eric Vanden-Eijnden

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Xaira Therapeutics ； ML Lab, Capital Fund Management（ML实验室，资本基金管理公司） ； Courant Institute of Mathematical Sciences, NYU（纽约大学数学科学学院） 纠错

AI总结 FEAT提出了一种基于自适应传输的自由能估计框架，通过结合平衡与非平衡方法，提供一致且方差最小的估计器，并在多个科学领域中验证了其有效性。

Comments Accepted to NeurIPS 2025; the first two authors contribute equally to this work

Better LLM Reasoning via Dual-Play

通过双对抗提升大语言模型推理能力

Zhengxin Zhang, Chengyu Huang, Aochong Oliver Li, Claire Cardie

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 PasoDoble通过双对抗训练框架提升大语言模型推理能力，无需外部监督，通过Proposer生成挑战性问题和Solver解决问题，共同训练以增强稳定性与性能。

Comments 33 pages, 17 figures, 17 tables