New York University（纽约大学）

Localized Dynamics-Aware Domain Adaption for Off-Dynamics Offline Reinforcement Learning

局部动态感知领域自适应用于离线强化学习

Zhangjie Xia, Yu Yang, Pan Xu

机构 * New York University（纽约大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

AI总结 LoDADA通过局部动态不匹配改进离线强化学习，有效利用源数据并提升领域适应性能。

Comments 33 pages, 9 figures, 11 tables

A Very Big Video Reasoning Suite

一个非常大的视频推理套件

Maijunxian Wang, Ruisi Wang, Juyi Lin, Ran Ji, Thaddäus Wiedemer, Qingying Gao, Dezhi Luo, Yaoyao Qian, Lianyu Huang, Zelong Hong, Jiahui Ge, Qianli Ma, Hang He, Yifan Zhou, Lingzi Guo, Lantao Mei, Jiachen Li, Hanwen Xing, Tianqi Zhao, Fengyuan Yu, Weihang Xiao, Yizheng Jiao, Jianheng Hou, Danyang Zhang, Pengcheng Xu, Boyang Zhong, Zehong Zhao, Gaoyun Fang, John Kitaoka, Yile Xu, Hua Xu, Kenton Blacutt, Tin Nguyen, Siyuan Song, Haoran Sun, Shaoyue Wen, Linyang He, Runming Wang, Yanzhi Wang, Mengyue Yang, Ziqiao Ma, Raphaël Millière, Freda Shi, Nuno Vasconcelos, Daniel Khashabi, Alan Yuille, Yilun Du, Ziming Liu, Bo Li, Dahua Lin, Ziwei Liu, Vikash Kumar, Yijiang Li, Lei Yang, Zhongang Cai, Hokin Deng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； San Jose State University（圣何塞州立大学） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Wisconsin--Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； New York University（纽约大学） ； Auburn University（阿伯丁大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

AI总结 VBVR数据集和评估框架旨在解决视频推理能力研究中的大规模数据缺乏问题，通过大规模实验观察到对未见任务的泛化能力。

Comments Homepage: https://video-reason.com/

BabyLM Turns 4 and Goes Multilingual: Call for Papers for the 2026 BabyLM Workshop

BabyLM四周年暨多语言研究：2026年BabyLM研讨会征文通知

Leshem Choshen, Ryan Cotterell, Mustafa Omer Gul, Jaap Jumelet, Tal Linzen, Aaron Mueller, Suchir Salhan, Raj Sanjay Shah, Alex Warstadt, Ethan Gotlieb Wilcox

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； MIT（麻省理工学院） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Groningen（格罗宁根大学） ； NYU（纽约大学） ； Boston University（波士顿大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； UC San Diego（南加州大学） ； Georgetown University（乔治城大学） 纠错

AI总结 BabyLM研讨会征文通知，聚焦多语言预训练与认知建模，包含训练效率、小规模数据集、模型评估等主题

Comments 8 pages, 1 table. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2502.10645

Hidden Dynamics of Massive Activations in Transformer Training

Transformer训练中大规模激活的隐藏动态

Jorge Gallego-Feliciano, S. Aaron McClendon, Juan Morinelli, Stavros Zervoudakis, Antonios Saravanos

机构 * Aimpoint Digital Labs（Aimpoint数字实验室） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 研究揭示了transformer训练中大规模激活的数学规律，通过模型架构预测其出现并控制其发展，对模型稳定性与优化有重要影响。

AIForge-Doc: A Benchmark for Detecting AI-Forged Tampering in Financial and Form Documents

AIForge-Doc: 一个用于检测金融和表单文档中AI伪造篡改的基准测试

Jiaqi Wu, Yuchen Zhou, Muduo Xu, Zisheng Liang, Simiao Ren, Jiayu Xue, Meige Yang, Siying Chen, Jingheng Huan

机构 * Duke University（杜克大学） ； New York University（纽约大学） ； University of North Carolina（北卡罗来纳大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 AIForge-Doc通过生成AI伪造的金融和表单文档数据，揭示了现有检测器对AI伪造篡改的识别能力不足，强调了文档取证领域的新挑战。

Comments 17 pages, 10 figures

The Truthfulness Spectrum Hypothesis

真实性光谱假说

Zhuofan Josh Ying, Shauli Ravfogel, Nikolaus Kriegeskorte, Peter Hase

机构 * Department of Psychology, Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, Columbia University, New York, NY（心理学系、Zuckerman mind brain behavior研究所、哥伦比亚大学、纽约NY） ； Department of Neuroscience, Columbia University, New York, NY（神经科学系、哥伦比亚大学、纽约NY） ； New York University, New York, NY（纽约大学、纽约NY） ； Stanford University, Stanford, CA（斯坦福大学、斯坦福CA） 纠错

AI总结 研究提出真实性光谱假说，通过评估不同真实性类型和领域特定方向，揭示了LLM表征空间中领域通用与特定方向共存的特性。

Comments 28 pages, 26 figures

MARVEL: Multi-Agent RTL Vulnerability Extraction using Large Language Models

MARVEL：基于大语言模型的多智能体RTL漏洞提取

Luca Collini, Baleegh Ahmad, Joey Ah-kiow, Ramesh Karri

机构 * NYU Tandon School of Engineering（纽约大学Tandon工程学院） 纠错

AI总结 MARVEL通过多智能体框架利用大语言模型，高效识别RTL代码中的安全漏洞，发现有效漏洞和警告，提升硬件安全验证效率。

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