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New York University(纽约大学)

2026-08-28 至 2026-08-28 共收录 6
2608.27395 2026-08-28 cs.CV cs.AI 新提交

LeVJEPA: Efficient & Scalable Video Pretraining without the Heuristics

LeVJEPA:无需启发式方法的高效可扩展视频预训练

Lukas Kuhn, Lucas Maes, Giuseppe Serra, Quentin Le Lidec, Yann LeCun, Randall Balestriero, Florian Buettner

机构 * German Cancer Research Center(德国癌症研究中心) German Cancer Consortium(德国癌症联盟) Goethe University Frankfurt(法兰克福大学) Mila(米拉研究所) Université de Montréal(蒙特利尔大学) Brown University(布朗大学) Courant Institute, New York University(纽约大学柯朗研究所) Advanced Machine Intelligence (AMI Labs)(高级机器智能实验室(AMI Labs))

AI总结 LeVJEPA是首个基于LeJEPA无崩溃目标训练的视频编码器,无需启发式方法,预训练计算量大幅降低,在ImageNet-1K等基准上性能优于现有方法,可作为通用视觉预训练的更优基础。

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2608.27296 2026-08-28 cs.AI cs.LG 新提交

LLMs Can Design Near-Optimal OR Algorithms

大型语言模型(LLMs)可设计近最优的运筹学(OR)算法

Jackie Baek

机构 * Stern School of Business, New York University(纽约大学斯特恩商学院)

AI总结 本文探究大型语言模型能否为库存控制等明确定义的运筹学问题设计算法,发现最强模型gpt-5.6-sol的算法性能可匹配或优于现有最佳方法,前沿LLM可成为算法设计的重要经验基准。

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2608.26152 2026-08-28 cs.CL cs.AI cs.HC 新提交

Artificial Intelligence Models Can Predict and Collaboratively Modulate Human Memory Search

人工智能模型可预测并协同调节人类的记忆搜索

Eric Lacosse, Mariana Duarte, Graham Todd, Peter M. Todd, Daniel C. McNamee

机构 * Champalimaud Research(尚帕利莫德研究院) Champalimaud Centre for Restorative Neurotechnology(尚帕利莫德修复神经技术中心) New York University Tandon(纽约大学坦登工程学院) Indiana University(印第安纳大学)

AI总结 该研究探索LLMs在语义记忆搜索中追踪增强人类心理轨迹的能力,通过语义流畅性任务验证,发现LLMs追踪预测人类记忆轨迹的能力优于其他人类。

Comments 18 pages, 5 figures; includes Supplementary Information

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2608.26109 2026-08-28 cs.AI 新提交

Standalone LLM and a Pre-specified Agentic Pipeline for Explaining ICU Mortality Predictions: a Feasibility Study on the eICU Demo Dataset

独立大型语言模型(LLM)与预定义智能体管道用于解释ICU死亡率预测:基于eICU演示数据集的可行性研究

Di Zhu, Chen Xie, Haoyun Zhang, Zihan Wei, Ziwei Wang, Jiazhao Shi, Ziyu Wang, Qiyang Xie

机构 * Santa Clara University(圣克拉拉大学) University of Massachusetts Amherst(马萨诸塞大学阿默斯特分校) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) New York University(纽约大学) Wake Forest University(维克森林大学) Northeastern University(东北大学)

AI总结 本研究基于eICU演示数据集对比独立LLM与四步智能体管道解释ICU死亡率预测,发现智能体管道在指南依据性等方面更优,但需搭配归因核查。

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2602.20159 2026-08-28 cs.CV cs.AI cs.LG cs.MM cs.RO 版本更新

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)

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: this https URL (https://video-reason.com/?v=vbvr)

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2508.11017 2026-08-28 cs.CL cs.AI 版本更新

Beyond the Rosetta Stone: Unification Forces in Generalization Dynamics

超越罗塞塔石碑:泛化动态中的统一力量

Carter Blum, Katja Filippova, Ann Yuan, Asma Ghandeharioun, Julian Zimmert, Fred Zhang, Jessica Hoffmann, Tal Linzen, Martin Wattenberg, Lucas Dixon, Mor Geva

机构 * Google DeepMind(谷歌DeepMind) Tel Aviv University(特拉维夫大学) Harvard University(哈佛大学) New York University(纽约大学)

AI总结 本研究通过在合成多语言数据集上训练小型Transformer模型,揭示了LLMs跨语言知识迁移困难的原因,提出了统一表征视角,为改善LLMs跨语言迁移提供了方法。

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