Magnitude Distance: A Geometric Measure of Dataset Similarity
数据集相似性的几何度量：幅度距离
机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学）
AI总结 本文提出幅度距离作为衡量数据集相似性的几何度量，通过可调参数控制尺度敏感性，并在高维空间中保持判别能力，用于生成模型的训练目标。
高校专区
University of Edinburgh（爱丁堡大学）
Bolmo: Byteifying the Next Generation of Language Models
Bolmo：字节化下一代语言模型
机构 * Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学）
AI总结 Bolmo通过两阶段转换将现有子词模型转换为字节级模型，实现性能和细粒度理解的平衡。
Lyria: A Genetic Algorithm-Driven Neuro-Symbolic Reasoning Framework for LLMs
Lyria：一种基于遗传算法的神经符号推理框架用于大语言模型
机构 * Artificial Intelligence Applications Institute（人工智能应用研究所） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学）
AI总结 Lyria是一种结合遗传算法和符号系统的神经符号推理框架，用于改进大语言模型在局部最优和解空间覆盖方面的不足，并通过LAFT实现弱模型对强模型推理过程的模仿。
Gust Estimation and Rejection with a Disturbance Observer for Proprioceptive Underwater Soft Morphing Wings
基于本体感觉观测器的水下柔性变形翼气流估计与扰动抑制
机构 * Institute of Integrated Micro and Nano Systems, School of Engineering, The University of Edinburgh（集成微纳系统研究所，工程学院，爱丁堡大学） ； School of Informatics, The University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学）
AI总结 本研究提出了一种基于本体感觉观测器的柔性变形翼，通过本体感觉传感和扰动观测器实现水下环境扰动的估计与抑制，提高软水下车辆的稳定性和操控性。
Comments 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA)
CodeCircuit: Toward Inferring LLM-Generated Code Correctness via Attribution Graphs
CodeCircuit: 通过归因图推断LLM生成代码的正确性
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； IQuest Research（IQuest研究）
AI总结 CodeCircuit通过归因图分析LLM内部结构，推断生成代码的正确性，验证内部动态信号的预测能力。
Does Visual Rendering Bypass Tokenization? Investigating Script-Tokenizer Misalignment in Pixel-Based Language Models
视觉渲染能否绕过分词？探究基于像素的语言模型中脚本-分词器不一致问题
机构 * Monash University Indonesia（墨尔本大学印尼分校） ； MBZUAI ； Boston University（波士顿大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学）
AI总结 本研究探讨了基于像素的语言模型中视觉渲染是否能绕过分词约束，发现重新引入文本分词器加剧了分词不一致问题，自定义分词器在性能上表现更优。
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