Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

SCaLE: Switching Cost aware Learning and Exploration

SCaLE: 带切换成本的学习与探索

Neelkamal Bhuyan, Debankur Mukherjee, Adam Wierman

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 SCaLE算法通过考虑高维动态二次击中成本和ℓ2-范数切换成本，在噪声带轮反馈模型中实现了分布无关的亚线性动态遗憾。

Comments 42 pages

SOP-Maze: Evaluating Large Language Models on Complicated Business Standard Operating Procedures

SOP-Maze：在复杂业务标准操作规程上评估大语言模型

Jiaming Wang, Zhe Tang, Zehao Jin, Hefei Chen, Yilin Jin, Peng Ding, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao

机构 * Meituan M17（美团M17） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 SOP-Maze通过评估大语言模型在复杂业务标准操作规程中的表现，揭示了模型在遵循规程、对话处理和计算推理方面的不足。

An Attention Infused Deep Learning System with Grad-CAM Visualization for Early Screening of Glaucoma

融合Grad-CAM可视化的眼底图像早期青光眼筛查深度学习系统

Ramanathan Swaminathan

机构 * College of Computing（计算学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本研究提出一种融合深度卷积神经网络与 Vision Transformer 的深度学习系统，结合 Grad-CAM 可视化技术，用于提高青光眼早期筛查的性能。

Comments 6 pages in general IEEE format, 8 figures, 4 tables, pdflatex

Game of Coding: Sybil Resistant Decentralized Machine Learning with Minimal Trust Assumption

编码游戏：基于最小信任假设的去中心化机器学习

Hanzaleh Akbari Nodehi, Viveck R. Cadambe, Mohammad Ali Maddah-Ali

机构 * University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； The Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出编码游戏框架，通过博弈论方法实现去中心化机器学习的Sybil抗性，并探讨了系统行为的关键方面。