University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

Domain Generalization Under Posterior Drift

后验漂移下的领域泛化

Yilun Zhu, Naihao Deng, Naichen Shi, Aditya Gangrade, Clayton Scott

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种在后验漂移假设下进行领域泛化的决策理论框架，并通过语言和视觉任务的实验验证了其有效性。

Benchmarking Large Language Models for Diagnosing Students' Cognitive Skills from Handwritten Math Work

对大型语言模型诊断学生手写数学作业认知技能的基准测试

Yoonsu Kim, Hyoungwook Jin, Hayeon Doh, Eunhye Kim, Dongyun Jung, Seungju Kim, Kiyoon Choi, Jinho Son, Juho Kim

机构 * School of Computing, KAIST, Daejeon, Republic of Korea（韩国庆熙大学计算机学院） ； University of Michigan, Ann Arbor, USA（美国密歇根大学） ； Ewha Womans University, Seoul, Republic of Korea（韩国成均馆大学） ； AlgorithmLabs, Seoul, Republic of Korea（韩国AlgorithmLabs公司） 纠错

AI总结 本文评估了18种大型语言模型在诊断学生手写数学作业认知技能时的表现，发现模型在模糊证据下表现不佳，揭示了模型在证据处理上的系统性问题。