University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

Grokking in LLM Pretraining? Monitor Memorization-to-Generalization without Test

在LLM预训练中“Grokking”？无需测试即可监控记忆到泛化的过程

Ziyue Li, Chenrui Fan, Tianyi Zhou

机构 * Department of Computer Science, University of Maryland, College Park（计算机科学系，马里兰大学，学院公园） 纠错

AI总结 本文研究了LLM预训练中“Grokking”现象，通过分析训练数据路径的动态变化，提出两种新度量标准以监控模型泛化能力，无需额外成本。

Comments Accepted at ICLR 2026

Position: 3D Gaussian Splatting Watermarking Should Be Scenario-Driven and Threat-Model Explicit

位置：3D高斯散射水印应基于场景驱动和威胁模型明确

Yangfan Deng, Anirudh Nakra, Min Wu

机构 * University of Maryland, College Park, MD, United States（马里兰大学学院公园分校） 纠错

AI总结 本文主张3D资产水印技术应基于场景驱动和威胁模型明确，以提升知识产权保护效果。