Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

Benchmarks Are Not That Out of Distribution: Word Overlap Predicts Performance

基准不是那么分布外：词重叠预测性能

Woojin Chung, Jeonghoon Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本研究发现词重叠程度与基准性能呈反比关系，表明基准性能受预训练数据与测试数据之间的词重叠影响，词频统计在其中起重要作用。

LocoVLM: Grounding Vision and Language for Adapting Versatile Legged Locomotion Policies

LocoVLM：为适应多功能腿式运动策略而 grounding 视觉和语言

I Made Aswin Nahrendra, Seunghyun Lee, Dongkyu Lee, Hyun Myung

机构 * School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（电气工程学院，韩国科学技术院） 纠错

AI总结 LocoVLM通过整合高层常识推理和视觉语言模型，实现了基于指令的实时腿式运动策略适应，准确率达87%。

Comments Project page: https://locovlm.github.io

From Belief Entrenchment to Robust Reasoning in LLM Agents

从信念固化到LLM代理的稳健推理

Jihwan Oh, Minchan Jeong, Jongwoo Ko, Se-Young Yun

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） 纠错

AI总结 DReaMAD通过引入多样化推理和动态辩论机制，有效缓解了LLM代理中的信念固化问题，提升了推理准确性与胜率。

Comments Accepted to TACL

Generative Prompt Internalization

生成性提示内化

Haebin Shin, Lei Ji, Yeyun Gong, Sungdong Kim, Eunbi Choi, Minjoon Seo

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 生成性提示内化通过联合训练方法实现复杂提示的内化，减少计算开销并提升模型性能。

Comments NAACL 2025 (Main Conference)

Journal ref NAACL 2025