Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

2601.05475 2026-01-12 cs.LG cs.CL

MaxCode: A Max-Reward Reinforcement Learning Framework for Automated Code Optimization

MaxCode: 一种用于自动代码优化的max-奖励强化学习框架

Jiefu Ou, Sapana Chaudhary, Kaj Bostrom, Nathaniel Weir, Shuai Zhang, Huzefa Rangwala, George Karypis

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）； Amazon Web Services（亚马逊网络服务）

AI总结 MaxCode通过max-reward强化学习框架提升代码优化性能，实现20.3%的绝对速度提升和10.1%的相对排名提升。

2601.05420 2026-01-12 cs.LG stat.AP stat.ME

Efficient Inference for Noisy LLM-as-a-Judge Evaluation

高效噪声LLM-as-a-Judge评估

Yiqun T Chen, Sizhu Lu, Sijia Li, Moran Guo, Shengyi Li

机构 * Departments of Biostatistics and Computer Science, Johns Hopkins University（生物统计学与计算机科学系，约翰霍普金斯大学）； Department of Statistics, University of California, Berkeley（统计学系，加州大学伯克利分校）； Department of Biostatistics, University of California, Los Angeles（生物统计学系，加州大学洛杉矶分校）； Department of Biostatistics, Johns Hopkins University（生物统计学系，约翰霍普金斯大学）

AI总结本文提出了一种高效方法，通过半参数效率理论统一了测量误差校正和预测驱动推断，以提高LLM-as-a-judge评估的准确性。

2504.21855 2026-01-12 cs.CV

ReVision: Refining Video Diffusion with Explicit 3D Motion Modeling

ReVision: 通过显式3D运动建模改进视频扩散

Qihao Liu, Ju He, Qihang Yu, Liang-Chieh Chen, Alan Yuille

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

AI总结 ReVision通过整合参数化的3D运动模型，提升视频生成中复杂动作和交互的真实性和可控性。

Comments TMLR camera-ready version. Project Page: https://revision-video.github.io/