arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
arXiv周末暂无论文更新,休息一下吧,周末愉快~~

高校专区

University of Edinburgh(爱丁堡大学)

2026-02-17 至 2026-02-17 共收录 5
2602.14705 2026-02-17 cs.CV

It's a Matter of Time: Three Lessons on Long-Term Motion for Perception

时间的问题:长期运动的三大启示:感知

Willem Davison, Xinyue Hao, Laura Sevilla-Lara

机构 * University of Edinburgh(爱丁堡大学)

AI总结 本文通过长期运动信息的三大启示,探讨其在感知任务中的优势与应用。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.14160 2026-02-17 cs.AI

Process-Supervised Multi-Agent Reinforcement Learning for Reliable Clinical Reasoning

过程监督多智能体强化学习用于可靠的临床推理

Chaeeun Lee, T. Michael Yates, Pasquale Minervini, T. Ian Simpson

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh, UK(信息学院,爱丁堡大学)

AI总结 本文提出了一种过程监督的多智能体强化学习框架,用于提升基因-疾病有效性校准的临床推理准确性与过程忠实度。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.13873 2026-02-17 cs.AI cs.LG

Ambient Physics: Training Neural PDE Solvers with Partial Observations

环境物理:通过部分观测训练神经PDE求解器

Harris Abdul Majid, Giannis Daras, Francesco Tudisco, Steven McDonagh

机构 * The University of Edinburgh, Edinburgh, Scotland(爱丁堡大学) Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, United States(麻省理工学院)

AI总结 环境物理通过部分观测直接学习PDE系数-解对的联合分布,显著提升重建性能并减少计算成本。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.06130 2026-02-17 cs.LG cs.AI cs.CL

Self-Improving World Modelling with Latent Actions

具有潜在动作的自我改进世界建模

Yifu Qiu, Zheng Zhao, Waylon Li, Yftah Ziser, Anna Korhonen, Shay B. Cohen, Edoardo M. Ponti

机构 * University of Edinburgh(爱丁堡大学) Nvidia Research(Nvidia研究) University of Groningen(格罗宁根大学) University of Cambridge(剑桥大学)

AI总结 SWIRL通过将动作视为潜在变量,结合前向世界建模和逆动态建模,实现了对LLM和VLM的自我改进世界建模,在多个基准测试中取得了显著提升。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2512.21787 2026-02-17 cs.CL

Ara-HOPE: Human-Centric Post-Editing Evaluation for Dialectal Arabic to Modern Standard Arabic Translation

Ara-HOPE:面向方言阿拉伯语到标准阿拉伯语翻译的人本后编辑评估

Abdullah Alabdullah, Lifeng Han, Chenghua Lin

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh(爱丁堡大学信息学院) Leids Universitair Medisch Centrum & LIACS, Universiteit Leiden(莱顿大学莱顿医学校区及LIACS) School of Computer Science, University of Manchester(曼彻斯特大学计算机科学学院)

AI总结 Ara-HOPE提出了一种人本后编辑评估框架,用于评估方言阿拉伯语到标准阿拉伯语翻译的质量,揭示了方言特定术语和语义保持的挑战,为改进方言感知MT系统提供指导。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏