Stanford University（斯坦福大学）

AdaBoost Does Not Always Cycle: A Computer-Assisted Counterexample

AdaBoost 不总是循环：一个计算机辅助的反例

Erik Y. Wang

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文通过计算机辅助构造反例，证明了AdaBoost在某些情况下不会收敛到有限循环，核心方法基于块积装置的线性化返回映射具有无理数比值的主导特征值。

Anthropogenic Regional Adaptation in Multimodal Vision-Language Model

人为区域适应于多模态视觉-语言模型

Samuel Cahyawijaya, Peerat Limkonchotiwat, Tack Hwa Wong, Hitesh Laxmichand Patel, Amit Agarwal, Manuel Antonio Rufino, Carlos Rafael Catalan, Muhammad Reza Qorib, Vicky Feliren, Holy Lovenia, Aye Hninn Khine, Frederikus Hudi, David Anugraha, Alham Fikri Aji, Romrawin Chumpu, Viet-Thanh Pham, Minghan Wang, Mohamed Fazli Imam, Ruochen Zhang, Joseph Marvin Imperial, Khumaisa Nur'aini, Do Xuan Long, Musa Izzanardi Wijanarko, Joel Ruben Antony Moniz, Patrick Amadeus Irawan, Hanif Muhammad Zhafran, Isaiah Flores, Salsabila Zahirah Pranida, Jun Kevin, Jostin Jerico Rosal, Patricia Nicole Monderin, Kun Kerdthaisong, Ahmad Mustafid, My Chiffon Nguyen, Natchapon Jongwiriyanurak, Siva Worajitwannakul, Haochen Li, Adrian Xuan Wei Lim, Bin Wang, Muhammad Ravi Shulthan Habibi, Lynnette Hui Xian Ng, Mithil Bangera, Yeshil Bangera, Priyaranjan Pattnayak, Dun Li Chan, Sherissa Caren Djuniwar, Cho Chan Myei Oo, Hee Ming Shan

机构 * Cohere ； SEACrowd ； AI Singapore ； Universiti Teknologi PETRONAS ； Oracle ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Monash University, Indonesia（莫纳什大学（印尼）） ； King Mongkut’s University of Technology Thonburi（泰国孔敬大学） ； Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技術大學） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MBZUAI ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Monash University, Australia（莫纳什大学（澳大利亚）） ； Brown University（布朗大学） ； University of Bath（巴斯大学） ； Mila - Quebec AI Institute（蒙特利尔AI研究所） ； Institut Teknologi Bandung（Bandung 工程技术大学） ； Ateneo de Manila University（马尼拉亚特内奥大学） ； Universitas Pelita Harapan（Pelita Harapan 大学） ； Seoul National University of Science and Technology（首尔科学技术大学） ； Thammasat University（泰国 Thammasat 大学） ； Independent（独立） ； University College London（伦敦大学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； MiroMind AI ； University of Indonesia（印度尼西亚大学） ； University of New Haven（纽黑文大学） ； INTI International University and Colleges（INTI 国际大学和学院） ； Binus University（Binus 大学） ； National University Philippines（菲律宾国家大学） ； ThoughtFull 纠错

AI总结 本文提出人为区域适应框架，通过地理通用化简化方法提升多模态模型在特定区域的文化相关性，实验显示在东南亚地区提升5-15%的同时保持全球性能。

COMPOSITE-Stem

COMPOSITE-STEM基准：通过70个专家编写的任务评估AI代理的科学推理能力

Kyle Waters, Lucas Nuzzi, Tadhg Looram, Alessandro Tomasiello, Ariel Ghislain Kemogne Kamdoum, Bikun Li, Damien Sileo, Egor Kretov, Francesco Fournier-Facio, Georgios Soloupis, Haile Kassahun, Hew Wolff, Jiaqi Cai, Lianghui Li, Marc Roth, Mohinder Naiya, Naixu Guo, Qicheng Tang, Richard Wheeler, Samuele Sala, Serguei Popov, Steven Dillmann, Yuqi Li

机构 * PortexAI ； University of Milano-Bicocca（米兰-比科卡大学） ； University of Calgary（卡尔加里大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； Fraunhofer Institute for Individualized Medical Technology IMTE（弗劳恩霍夫个性化医疗技术研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Independent（独立） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院） ； Dot Ingredients ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Murdoch University（墨尔本大学） ； University of Porto（波尔图大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Stony Brook University（史泰津布鲁克大学） 纠错

AI总结 本文提出COMPOSITE-STEM基准，通过70个专家编写任务评估AI代理的科学推理能力，结合精确匹配评分和LLM作为评委的协议，展示AI在科学领域的能力突破。

FSPO: Few-Shot Optimization of Synthetic Preferences Personalizes to Real Users

FSPO：少样本优化合成偏好以个性化真实用户

Anikait Singh, Sheryl Hsu, Kyle Hsu, Eric Mitchell, Stefano Ermon, Tatsunori Hashimoto, Archit Sharma, Chelsea Finn

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； OpenAI ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 FSPO通过少样本优化合成偏好实现LLM个性化，利用用户描述理性化提升奖励建模和指令遵循，生成100万合成偏好数据，在三个领域实现87%的Alpaca Eval胜率。

Comments Website: https://fewshot-preference-optimization.github.io/