Princeton University（普林斯顿大学）

Large language models and the entropy of English

大语言模型与英语的熵

Colin Scheibner, Lindsay M. Smith, William Bialek

机构 * Joseph Henry Laboratories of Physics（乔赛亚·亨利物理实验室） ； Princeton Center for Theoretical Science（普林斯顿理论科学中心） ； Lewis--Sigler Institute for Integrative Genomics（刘易斯-西格尔整合基因组学研究所） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Initiative for the Theoretical Sciences（理论科学倡议） ； The CUNY Graduate Center（纽约市立大学研究生中心） 纠错

AI总结 通过大语言模型揭示英语文本中长程结构的熵特性及依赖关系

Comments 8 pages, 6 figures

MUSIC: MUlti-Step Instruction Contrast for Multi-Turn Reward Models

MUSIC: 多步指令对比用于多轮奖励模型

Wenzhe Li, Shujian Zhang, Wenxuan Zhou, John Lambert, Chi Jin, Andrew Hard, Rajiv Mathews, Lun Wang

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 MUSIC通过多步指令对比提升多轮奖励模型的性能，有效增强多轮对话的评估能力。

PolaRiS: Scalable Real-to-Sim Evaluations for Generalist Robot Policies

PolaRiS：面向通用机器人策略的可扩展真实-仿真评估

Arhan Jain, Mingtong Zhang, Kanav Arora, William Chen, Marcel Torne, Muhammad Zubair Irshad, Sergey Zakharov, Yue Wang, Sergey Levine, Chelsea Finn, Wei-Chiu Ma, Dhruv Shah, Abhishek Gupta, Karl Pertsch

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究中心） ； University of Southern California（南加州大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 PolaRiS通过神经重建和数据协同训练，实现高保真度的机器人策略真实-仿真评估，提升仿真与现实的关联性并简化环境构建。

Comments Website: https://polaris-evals.github.io/

Stochastic Gradient Descent for Nonparametric Additive Regression

非参数加法回归的随机梯度下降

Xin Chen, Jason M. Klusowski

机构 * Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University（运筹学与金融工程系，普林斯顿大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种用于非参数加法回归的随机梯度下降算法，通过分阶段学习率选择实现最优风险，并在模型不规范情况下提供收敛速率保证。