Cornell University（康奈尔大学）

LLM-MLFFN: Multi-Level Autonomous Driving Behavior Feature Fusion via Large Language Model

LLM-MLFFN: 通过大语言模型的多级自动驾驶行为特征融合

Xiangyu Li, Tianyi Wang, Xi Cheng, Rakesh Chowdary Machineni, Zhaomiao Guo, Sikai Chen, Junfeng Jiao, Christian Claudel

机构 * Department of Civil, Architectural, and Environmental Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校土木、建筑与环境工程系） ； Systems Engineering Program, Cornell University（康奈尔大学系统工程项目） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Michigan（密歇根大学电气与计算机工程系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系） ； School of Architecture, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校建筑学院） 纠错

AI总结 LLM-MLFFN通过大语言模型的多级特征融合提升自动驾驶行为分类的准确性和鲁棒性。

MIRAGE: Knowledge Graph-Guided Cross-Cohort MRI Synthesis for Alzheimer's Disease Prediction

MIRAGE：基于知识图谱的跨群体MRI合成用于阿尔茨海默病预测

Guanchen Wu, Zhe Huang, Yuzhang Xie, Runze Yan, Akul Chopra, Deqiang Qiu, Xiao Hu, Fei Wang, Carl Yang

机构 * Emory University, Atlanta, USA（埃默里大学） ； Cornell University, New York, USA（康奈尔大学） 纠错

AI总结 MIRAGE通过知识图谱引导的跨群体MRI合成，提升无真实MRI群体中阿尔茨海默病的诊断准确率。

Off-Trajectory Reasoning: Can LLMs Collaborate on Reasoning Trajectory?

轨迹外推理：大语言模型能否在推理轨迹上协作？

Aochong Oliver Li, Tanya Goyal

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

AI总结 本文研究了大语言模型在共享推理轨迹上的协作能力，发现即使在基准测试中表现优秀的模型在受到干扰时也容易崩溃，且无法有效利用合作者的引导步骤。

CREPE: Controlling Diffusion with Replica Exchange

CREPE：通过复制交换控制扩散模型

Jiajun He, Paul Jeha, Peter Potaptchik, Leo Zhang, José Miguel Hernández-Lobato, Yuanqi Du, Saifuddin Syed, Francisco Vargas

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Xaira Therapeutics（Xaira制药公司） 纠错

AI总结 CREPE通过复制交换算法在推理过程中控制扩散模型，实现样本生成的高多样性与在线优化，适用于多种任务并优于传统SMC方法。

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