University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

Non Normalized Shared-Constraint Dynamic Games for Human-Robot Collaboration with Asymmetric Responsibility

非归一化的共享约束动态博弈用于具有不对称责任的人机协作

Mark Pustilnik, Francesco Borrelli

机构 * University of California at Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出非归一化的共享约束动态博弈框架，用于人机协作导航，通过滚动时域最优控制实现安全约束的不对称责任分配。

Automating High Energy Physics Data Analysis with LLM-Powered Agents

利用LLM代理自动化高能物理数据分析

Eli Gendreau-Distler, Joshua Ho, Dongwon Kim, Luc Tomas Le Pottier, Haichen Wang, Chengxi Yang

机构 * Department of Physics, University of California, Berkeley, Berkeley, CA 94720, USA（加州大学伯克利分校物理系） ； Physics Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA 94720, USA（伯克利国家实验室物理部） 纠错

AI总结 本研究利用LLM代理自动化高能物理数据分析，通过混合系统结合LLM和Snakemake工作流管理器，评估代理在多阶段工作流中的性能。

Comments 16 pages, 6 figures, 2 tables, the 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) - Machine Learning and the Physical Sciences (ML4PS) workshop (poster)

Arbitrage: Efficient Reasoning via Advantage-Aware Speculation

套利：通过优势感知投机实现高效推理

Monishwaran Maheswaran, Rishabh Tiwari, Yuezhou Hu, Kerem Dilmen, Coleman Hooper, Haocheng Xi, Nicholas Lee, Mehrdad Farajtabar, Michael W. Mahoney, Kurt Keutzer, Amir Gholami

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Apple（苹果公司） ； ICSI（信息与计算科学研究所） ； LBNL（劳伦斯伯克利国家实验室） 纠错

AI总结 Arbitrage通过动态路由机制提升步骤级投机生成的效率和准确性，减少推理延迟。

Comments 22 pages

Quantum Circuit Reasoning Models: A Variational Framework for Differentiable Logical Inference

量子电路推理模型：一种用于可微逻辑推理的变分框架

Andrew Kiruluta

机构 * UC Berkeley, School of Information（伯克利大学信息学院） 纠错

AI总结 量子电路推理模型通过变分框架实现可微逻辑推理，将量子力学操作映射到推理原语，用于科学、生物医学和化学领域的推理任务。