Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Fine-Tuning LLMs with Fine-Grained Human Feedback on Text Spans

基于文本片段的细粒度人类反馈微调语言模型

Sky CH-Wang, Justin Svegliato, Helen Appel, Jason Eisner

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Microsoft（微软公司） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本文提出基于文本片段的细粒度人类反馈方法，通过反馈驱动的改进链提升语言模型微调效果。

PI-MFM: Physics-informed multimodal foundation model for solving partial differential equations

PI-MFM：基于物理的多模态基础模型用于求解偏微分方程

Min Zhu, Jingmin Sun, Zecheng Zhang, Hayden Schaeffer, Lu Lu

机构 * Department of Statistics and Data Science, Yale University（统计与数据科学系，耶鲁大学） ； Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University（应用数学与统计学系，约翰霍普金斯大学） ； Department of Applied Computational Mathematics and Statistics, University of Notre Dame（应用计算数学与统计学系，圣母大学） ； Department of Mathematics, University of California Los Angeles（数学系，加州大学洛杉矶分校） ； Department of Chemical and Environmental Engineering, Yale University（化学与环境工程系，耶鲁大学） 纠错

AI总结 PI-MFM是一种基于物理的多模态基础模型，通过强制执行偏微分方程在预训练和适应过程中，提高求解PDE的效率和鲁棒性。

Accelerating Language Model Workflows with Prompt Choreography

通过提示编排加速语言模型工作流

TJ Bai, Jason Eisner

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 提示编排通过动态缓存和并行处理，显著提升多智能体工作流中语言模型的效率与速度

Comments to appear in TACL (final preprint of 2025-10-12); 10 pages + appendices

SPIDER: Spatial Image CorresponDence Estimator for Robust Calibration

SPIDER：用于鲁棒校准的图像对应估计器

Zhimin Shao, Abhay Yadav, Rama Chellappa, Cheng Peng

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 SPIDER是一种通用的图像匹配框架，通过整合共享特征提取主干和两个专用网络头，有效提升在不同场景下的鲁棒性与准确性。