Harvard University（哈佛大学）

Anytime Pretraining: Horizon-Free Learning-Rate Schedules with Weight Averaging

任意时间预训练：无时间范围的学习率调度与权重平均

Alexandru Meterez, Pranav Ajit Nair, Depen Morwani, Cengiz Pehlevan, Sham Kakade

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Kempner Institute at Harvard University（哈佛大学凯默纳研究所） 纠错

AI总结 本研究提出了一种无需时间范围的学习率调度方法，通过权重平均实现与余弦调度相当的预训练效果。

Beyond Cropping and Rotation: Automated Evolution of Powerful Task-Specific Augmentations with Generative Models

超越裁剪与轮换：利用生成模型自动化进化强大任务特定增强方法

Judah Goldfeder, Shreyes Kaliyur, Vaibhav Sourirajan, Patrick Minwan Puma, Philippe Martin Wyder, Yuhang Hu, Jiong Lin, Hod Lipson

机构 * Columbia University, New York, NY（哥伦比亚大学） ； University of Washington, Seattle, WA（华盛顿大学） ； Harvard University, Cambridge, MA（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出EvoAug，利用生成模型和进化算法自动化学习任务特定增强方法，提升模型鲁棒性和性能。

Accelerating Structured Chain-of-Thought in Autonomous Vehicles

加速自动驾驶中的结构化链式推理

Yi Gu, Yan Wang, Yuxiao Chen, Yurong You, Wenjie Luo, Yue Wang, Wenhao Ding, Boyi Li, Heng Yang, Boris Ivanovic, Marco Pavone

机构 * NVIDIA ； University of Southern California（南加州大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 FastDriveCoT通过并行解码方法加速自动驾驶中的结构化链式推理，实现3-4倍的生成速度提升和端到端延迟的显著降低，同时保持推理效果。

Remapping and navigation of an embedding space via error minimization: a fundamental organizational principle of cognition in natural and artificial systems

通过误差最小化重新映射和导航嵌入空间：认知在自然和人工系统中的基本组织原则

Benedikt Hartl, Léo Pio-Lopez, Chris Fields, Michael Levin

机构 * Allen Discovery Center at Tufts University（塔夫茨大学阿伦发现中心） ； Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering at Harvard University（哈佛大学生物启发工程研究所） 纠错

AI总结 通过误差最小化重新映射和导航嵌入空间，揭示认知在自然和人工系统中的基本组织原则。

Comments 41 pages, 5 figures

DDTracking: A Deep Generative Framework for Diffusion MRI Tractography with Streamline Local-Global Spatiotemporal Modeling

DDTracking: 一种用于扩散磁共振成像束追踪的深度生成框架，结合流线局部-全局时空建模

Yijie Li, Wei Zhang, Xi Zhu, Ye Wu, Yogesh Rathi, Lauren J. O'Donnell, Fan Zhang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Brigham and Women’s Hospital（布里奇沃特医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 DDTracking通过深度生成框架结合局部-全局时空建模，实现更精确的扩散磁共振成像束追踪。

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MedFrameQA: A Multi-Image Medical VQA Benchmark for Clinical Reasoning

MedFrameQA: 一个多图像医学视觉问答基准用于临床推理

Suhao Yu, Haojin Wang, Juncheng Wu, Luyang Luo, Jingshen Wang, Cihang Xie, Pranav Rajpurkar, Carl Yang, Yang Yang, Kang Wang, Yannan Yu, Yuyin Zhou

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Harvard University（哈佛大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Emory University（埃默里大学） ； UC San Francisco（旧金山加州大学） 纠错

AI总结 MedFrameQA是一个多图像医学视觉问答基准，旨在评估多图像医学推理能力，揭示现有模型在处理复杂医学叙述时的不足。

Comments 27 pages, 15 Figures Benchmark data: https://huggingface.co/datasets/SuhaoYu1020/MedFrameQA