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University of Oxford(牛津大学)

2025-12-04 至 2025-12-04 共收录 8
2512.03399 2025-12-04 cs.LG

Full-Stack Alignment: Co-Aligning AI and Institutions with Thick Models of Value

全栈对齐:通过厚价值模型对齐人工智能与机构

Joe Edelman, Tan Zhi-Xuan, Ryan Lowe, Oliver Klingefjord, Vincent Wang-Mascianica, Matija Franklin, Ryan Othniel Kearns, Ellie Hain, Atrisha Sarkar, Michiel Bakker, Fazl Barez, David Duvenaud, Jakob Foerster, Iason Gabriel, Joseph Gubbels, Bryce Goodman, Andreas Haupt, Jobst Heitzig, Julian Jara-Ettinger, Atoosa Kasirzadeh, James Ravi Kirkpatrick, Andrew Koh, W. Bradley Knox, Philipp Koralus, Joel Lehman, Sydney Levine, Samuele Marro, Manon Revel, Toby Shorin, Morgan Sutherland, Michael Henry Tessler, Ivan Vendrov, James Wilken-Smith

机构 * Meaning Alignment Institute(意义对齐研究所) Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) University College London(伦敦大学学院) University of Oxford(牛津大学) Western University(西方大学) University of Toronto(多伦多大学) McGill University(麦吉尔大学) Stanford University(斯坦福大学) Potsdam Institute for Climate Impact Research(波茨坦气候影响研究所) Yale University(耶鲁大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) UT Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) New York University(纽约大学) Harvard University(哈佛大学) Midjourney Core contributor(Midjourney核心贡献者)

AI总结 本文提出通过厚价值模型实现全栈对齐,以解决AI与机构目标不一致导致的不良后果,涵盖价值表示、规范推理和集体利益建模。

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2512.03318 2025-12-04 cs.AI

Evaluating Generalization Capabilities of LLM-Based Agents in Mixed-Motive Scenarios Using Concordia

利用Concordia评估基于LLM的智能体在混合动机场景中的泛化能力

Chandler Smith, Marwa Abdulhai, Manfred Diaz, Marko Tesic, Rakshit S. Trivedi, Alexander Sasha Vezhnevets, Lewis Hammond, Jesse Clifton, Minsuk Chang, Edgar A. Duéñez-Guzmán, John P. Agapiou, Jayd Matyas, Danny Karmon, Akash Kundu, Aliaksei Korshuk, Ananya Ananya, Arrasy Rahman, Avinaash Anand Kulandaivel, Bain McHale, Beining Zhang, Buyantuev Alexander, Carlos Saith Rodriguez Rojas, Caroline Wang, Chetan Talele, Chenao Liu, Chichen Lin, Diana Riazi, Di Yang Shi, Emanuel Tewolde, Elizaveta Tennant, Fangwei Zhong, Fuyang Cui, Gang Zhao, Gema Parreño Piqueras, Hyeonggeun Yun, Ilya Makarov, Jiaxun Cui, Jebish Purbey, Jim Dilkes, Jord Nguyen, Lingyun Xiao, Luis Felipe Giraldo, Manuela Chacon-Chamorro, Manuel Sebastian Rios Beltran, Marta Emili García Segura, Mengmeng Wang, Mogtaba Alim, Nicanor Quijano, Nico Schiavone, Olivia Macmillan-Scott, Oswaldo Peña, Peter Stone, Ram Mohan Rao Kadiyala, Rolando Fernandez, Ruben Manrique, Sunjia Lu, Sheila A. McIlraith, Shamika Dhuri, Shuqing Shi, Siddhant Gupta, Sneheel Sarangi, Sriram Ganapathi Subramanian, Taehun Cha, Toryn Q. Klassen, Wenming Tu, Weijian Fan, Wu Ruiyang, Xue Feng, Yali Du, Yang Liu, Yiding Wang, Yipeng Kang, Yoonchang Sung, Yuxuan Chen, Zhaowei Zhang, Zhihan Wang, Zhiqiang Wu, Ziang Chen, Zilong Zheng, Zixia Jia, Ziyan Wang, Dylan Hadfield-Menell, Natasha Jaques, Tim Baarslag, Jose Hernandez-Orallo, Joel Z. Leibo

机构 * Cooperative AI Foundation(合作人工智能基金会) University of Oxford(牛津大学) UC Berkeley(伯克利大学) Quebec Artificial Intelligence Institute(魁北克人工智能研究所) Leverhulme Centre for the Future of Intelligence, University of Cambridge(未来智能研究中心,剑桥大学) MIT(麻省理工学院) Google DeepMind(谷歌DeepMind) Center on Long-Term Risk(长期风险中心) Google Research(谷歌研究) University of Washington(华盛顿大学) Centrum Wiskunde & Informatica(数学与信息研究所) Utrecht University(乌得勒支大学) Universitat Politècnica de València(瓦伦西亚理工大学) Concordia Contest Participants with Notable Contributions(康科德比赛有显著贡献的参与者)

AI总结 本文提出利用Concordia评估LLM智能体在混合动机场景中的合作能力,揭示了当前智能体在泛化能力上的不足。

Comments Published at NeurIPS Datasets and Benchmarks 2025, 10 pages

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2512.03276 2025-12-04 cs.LG

Too Late to Recall: Explaining the Two-Hop Problem in Multimodal Knowledge Retrieval

太迟回忆:多模态知识检索中双跳问题的解释

Constantin Venhoff, Ashkan Khakzar, Sonia Joseph, Philip Torr, Neel Nanda

机构 * University of Oxford(牛津大学) McGill University(麦吉尔大学) Meta MATS

AI总结 本文研究了多模态知识检索中双跳问题的影响,发现VLMs在处理视觉输入时过晚解决实体表示导致事实回忆性能下降,并提出通过修补和提示方法恢复性能。

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2512.03272 2025-12-04 cs.AI

When Do Symbolic Solvers Enhance Reasoning in Large Language Models?

符号求解器在大语言模型中增强推理何时有效?

Zhiyuan He, Dingmin Wang

机构 * University College London(伦敦大学学院) University of Oxford(牛津大学)

AI总结 本文研究符号求解器如何在大语言模型中增强推理,发现其在需要有限隐式推理但具有充足搜索空间的问题中表现优异,尤其在约束满足问题中提升显著。

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2512.03243 2025-12-04 stat.ML cs.LG math.PR math.ST stat.TH

Novelty detection on path space

路径空间上的新颖性检测

Ioannis Gasteratos, Antoine Jacquier, Maud Lemercier, Terry Lyons, Cristopher Salvi

机构 * Institute of Mathematics TU Berlin(柏林技术大学数学研究所) Department of Mathematics Imperial College London(伦敦帝国理工学院数学系) Mathematical Institute University of Oxford(牛津大学数学研究所)

AI总结 本文提出基于签名的检验统计量用于路径空间新颖性检测,通过运输成本不等式和洗牌积推导出CVaR替代公式,并设计新的单类SVM算法,评估了其在异常扩散和分子生物学数据中的性能。

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2512.03195 2025-12-04 cs.CL cs.LG

Enhancing Job Matching: Occupation, Skill and Qualification Linking with the ESCO and EQF taxonomies

增强岗位匹配:利用ESCO和EQF分类法链接职业、技能和资格

Stylianos Saroglou, Konstantinos Diamantaras, Francesco Preta, Marina Delianidi, Apostolos Benisis, Christian Johannes Meyer

机构 * International Hellenic University(国际希伯利安大学) University of Oxford(牛津大学) Tabiya(塔比亚)

AI总结 本文提出利用ESCO和EQF分类法提升岗位匹配,通过两种方法和新数据集改进劳动力市场信息分类。

Comments 14 pages, 1 figure, Preprint

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2512.03126 2025-12-04 cs.CV

Hierarchical Process Reward Models are Symbolic Vision Learners

层次化过程奖励模型是符号视觉学习者

Shan Zhang, Aotian Chen, Kai Zou, Jindong Gu, Yuan Xue, Anton van den Hengel

机构 * Adelaide AIML(阿德莱德AIML) Ohio State University(俄亥俄州立大学) University of Oxford(牛津大学) Data61 CSIRO(澳大利亚国立科研组织)

AI总结 本文提出了一种层次化过程奖励模型,通过符号学习提升图表重建、感知和推理任务的性能。

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2510.18212 2025-12-04 cs.AI cs.LG

A Definition of AGI

AGI 的定义

Dan Hendrycks, Dawn Song, Christian Szegedy, Honglak Lee, Yarin Gal, Erik Brynjolfsson, Sharon Li, Andy Zou, Lionel Levine, Bo Han, Jie Fu, Ziwei Liu, Jinwoo Shin, Kimin Lee, Mantas Mazeika, Long Phan, George Ingebretsen, Adam Khoja, Cihang Xie, Olawale Salaudeen, Matthias Hein, Kevin Zhao, Alexander Pan, David Duvenaud, Bo Li, Steve Omohundro, Gabriel Alfour, Max Tegmark, Kevin McGrew, Gary Marcus, Jaan Tallinn, Eric Schmidt, Yoshua Bengio

机构 * Center for AI Safety(AI安全中心) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) Virtue AI Morph Labs(Morph实验室) University of Michigan(密歇根大学) LG AI Research(LG人工智能研究) University of Oxford(牛津大学) Stanford University(斯坦福大学) University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) Gray Swan AI Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Cornell University(康奈尔大学) Hong Kong Baptist University(香港 Baptist大学) HKUST(香港科技大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) KAIST(韩国科学技术院) University of California, Santa Cruz(加州大学圣克鲁兹分校) Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) University of Tübingen(图宾根大学) University of Washington(华盛顿大学) University of Toronto(多伦多大学) Vector Institute(向量研究所) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Beneficial AI Research(有益AI研究) Conjecture Institute for Applied Psychometrics(应用心理测量研究所) New York University(纽约大学) CSER Université de Montréal(蒙特利尔大学) LawZero

AI总结 本文提出了一种基于卡特尔-霍恩-卡罗尔理论的可量化框架,定义AGI为与受过良好教育的成年人认知能力相匹配,并通过心理测量电池评估AI系统,揭示当前AI在基础认知机制上的不足。

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