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

2026-02-19 至 2026-02-19 共收录 5
2602.16650 2026-02-19 cs.CE cs.AI

Retrieval Augmented Generation of Literature-derived Polymer Knowledge: The Example of a Biodegradable Polymer Expert System

文献衍生聚合物知识的检索增强生成:生物降解聚合物专家系统的例子

Sonakshi Gupta, Akhlak Mahmood, Wei Xiong, Rampi Ramprasad

机构 * School of Computational Science and Engineering(计算科学与工程学院) Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Matmerize, Inc.(Matmerize公司)

AI总结 本文提出基于检索增强生成的聚合物知识系统,通过构建结构化知识图谱和语义向量方法,提升生物降解聚合物领域的文献检索与推理能力。

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2602.16357 2026-02-19 cs.LG q-bio.QM

Optical Inversion and Spectral Unmixing of Spectroscopic Photoacoustic Images with Physics-Informed Neural Networks

利用物理信息神经网络进行光谱光声成像的光学反演与光谱解混

Sarkis Ter Martirosyan, Xinyue Huang, David Qin, Anthony Yu, Stanislav Emelianov

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Helmholtz Zentrum Munich(慕尼黑海德堡研究中心) Technische Universität München(慕尼黑技术大学) Emory University School of Medicine(埃默里大学医学院) The Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering(沃克生物医学工程系)

AI总结 本研究提出SPOI-AE模型,利用物理信息神经网络解决光谱光声成像中的光学反演与光谱解混问题,通过实验验证其在生物组织参数估计中的有效性。

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2602.16196 2026-02-19 cs.LG cs.AI cs.MA

Graphon Mean-Field Subsampling for Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning

图论均值场子采样用于协作异质多智能体强化学习

Emile Anand, Richard Hoffmann, Sarah Liaw, Adam Wierman

机构 * California Institute of Technology(加州理工学院) Harvard University(哈佛大学) Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

AI总结 GMFS通过子采样异质智能体交互,实现可扩展的协作多智能体强化学习,具有poly(κ)样本复杂度和O(1/√κ)最优性差距。

Comments 43 pages, 5 figures, 1 table

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2602.16132 2026-02-19 cs.CV cs.LG

CHAI: CacHe Attention Inference for text2video

CHAI: 文本到视频的缓存注意力推理

Joel Mathew Cherian, Ashutosh Muralidhara Bharadwaj, Vima Gupta, Anand Padmanabha Iyer

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

AI总结 CHAI通过引入缓存注意力机制,以减少延迟并保持视频质量,实现比OpenSora 1.2快1.65至3.35倍的推理速度。

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2510.12121 2026-02-19 cs.AI cs.CL cs.LG

Precise Attribute Intensity Control in Large Language Models via Targeted Representation Editing

通过针对性表征编辑实现大语言模型中的精确属性强度控制

Rongzhi Zhang, Liqin Ye, Yuzhao Heng, Xiang Chen, Tong Yu, Lingkai Kong, Sudheer Chava, Chao Zhang

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Adobe Research(Adobe研究) Harvard University(哈佛大学)

AI总结 本研究通过针对性表征编辑方法,实现大语言模型中精确属性强度控制,提升模型对用户需求的适应能力。

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