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

Data Kernel Perspective Space Performance Guarantees for Synthetic Data from Transformer Models

变换器模型合成数据的Data Kernel视角空间性能保证

Michael Browder, Kevin Duh, J. David Harris, Vince Lyzinski, Paul McNamee, Youngser Park, Carey E. Priebe, Peter Viechnicki

机构 * Department of Mathematics at the University of Maryland, College Park（马里兰大学College Park数学系） ； Human Language Technology Center of Excellence, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学人机语言技术中心） ； Center for Imaging Science (CIS), the Institute for Computational Medicine (ICM), and the Mathematical Institute for Data Science (MINDS), Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学影像科学中心（CIS）、计算医学研究所（ICM）和数据科学数学研究所（MINDS）） ； Department of Applied Mathematics and Statistics (AMS), the Center for Imaging Science (CIS), and the Mathematical Institute for Data Science (MINDS), Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学应用数学与统计学系（AMS）、影像科学中心（CIS）和数据科学数学研究所（MINDS）） 纠错

AI总结 本文提出Data Kernel Perspective Space（DKPS）方法，通过数学分析为变换器模型的合成数据质量提供统计保证，旨在提升下游任务如神经机器翻译模型的性能。

Mil-SCORE: Benchmarking Long-Context Geospatial Reasoning and Planning in Large Language Models

Mil-SCORE：大型语言模型中长上下文地理空间推理与规划的基准测试

Aadi Palnitkar, Mingyang Mao, Nicholas Waytowich, Vinicius G. Goecks, Xiaomin Lin

机构 * University of Maryland, College Park MD, USA（马里兰大学） ； ERA Lab, University of South Florida, Tampa FL, USA（佛罗里达大学埃拉实验室） ； DEVCOM Army Research Laboratory, Aberdeen Proving Ground MD, USA（国防部陆军研究实验室） ； EEHPC Lab, Johns Hopkins University, Baltimore MD, USA（约翰霍普金斯大学EEHPC实验室） 纠错

AI总结 Mil-SCORE是首个针对复杂军事规划情景的多跳问题数据集，旨在评估大型语言模型在长上下文地理空间推理与规划中的能力。