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

PRISM: Distribution-free Adaptive Computation of Matrix Functions for Accelerating Neural Network Training

PRISM：分布无关的自适应矩阵函数计算以加速神经网络训练

Shenghao Yang, Zhichao Wang, Oleg Balabanov, N. Benjamin Erichson, Michael W. Mahoney

机构 * International Computer Science Institute（国际计算机科学研究所） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Lawrence Berkeley National Laboratory（伯克利国家实验室） 纠错

AI总结 PRISM通过自适应多项式拟合和随机迭代草图技术，加速神经网络训练中的矩阵函数计算，无需显式谱界或奇异值估计。

Early and Prediagnostic Detection of Pancreatic Cancer from Computed Tomography

从计算机断层扫描中早期和预诊断性检测胰腺癌

Wenxuan Li, Pedro R. A. S. Bassi, Lizhou Wu, Xinze Zhou, Yuxuan Zhao, Qi Chen, Szymon Plotka, Tianyu Lin, Zheren Zhu, Marisa Martin, Justin Caskey, Shanshan Jiang, Xiaoxi Chen, Jaroslaw B. Ćwikla, Artur Sankowski, Yaping Wu, Sergio Decherchi, Andrea Cavalli, Chandana Lall, Cristian Tomasetti, Yaxing Guo, Xuan Yu, Yuqing Cai, Hualin Qiao, Jie Bao, Chenhan Hu, Ximing Wang, Arkadiusz Sitek, Kai Ding, Heng Li, Meiyun Wang, Dexin Yu, Guang Zhang, Yang Yang, Kang Wang, Alan L. Yuille, Zongwei Zhou

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； Shandong Provincial Qianfoshan Hospital（山东省千佛山医院） ； Qilu Hospital of Shandong University（山东大学齐鲁医院） ； Jagiellonian University（杰齐洛尼亚大学） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Johns Hopkins Medicine（约翰霍普金斯医学中心） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Warmia and Mazury（马尔堡大学） ； National Medical Institute of the Ministry of Internal Affairs and Administration（内政部和行政管理局国家医疗研究所） ； Henan Provincial People’s Hospital & The People’s Hospital of Zhengzhou University（河南省人民医院及郑州大学人民医院） ； City of Hope National Medical Center（希望国家医学中心） ； Centre Européen de Calcul Atomique et Moléculaire, École Polytechnique Fédérale de Lausanne（欧洲原子和分子计算中心，洛桑联邦理工学院） ； Northeastern University（东北大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； The First Affiliated Hospital of Soochow University（苏州大学第一附属医院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） 纠错

AI总结 ePAI通过人工智能在CT扫描中早期检测胰腺癌，显著提高灵敏度并准确定位微小病变。

SimpleMem: Efficient Lifelong Memory for LLM Agents

SimpleMem: 为LLM代理高效终身记忆

Jiaqi Liu, Yaofeng Su, Peng Xia, Siwei Han, Zeyu Zheng, Cihang Xie, Mingyu Ding, Huaxiu Yao

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） 纠错

AI总结 SimpleMem通过语义无损压缩和三阶段流程，提升LLM代理在复杂环境中的记忆效率与检索性能。

ChunkWise LoRA: Adaptive Sequence Partitioning for Memory-Efficient Low-Rank Adaptation and Accelerated LLM Inference

ChunkWise LoRA: 适应性序列分块用于内存高效低秩适应和加速大语言模型推理

Ketan Thakkar, Maitreyi Chatterjee, Ramasubramanian Balasubramanian, Achyuthan Jootoo, Rajendra Ugrani

机构 * Bentley University USA（伯克利大学） ； Cornell University USA（康奈尔大学） ； University of California Berkeley USA（加州大学伯克利分校） ； George Mason University USA（乔治·马歇尔大学） ； Georgia Institute of Technology USA（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 ChunkWise LoRA通过动态分块和适应性配置提升LLM推理效率，实现更低延迟和内存消耗的同时保持性能。

Comments Presented at 13th IEEE International Conference on Intelligent Systems and Embedded Design

QUARK: Robust Retrieval under Non-Faithful Queries via Query-Anchored Aggregation

QUARK：通过查询锚定聚合实现非忠实查询下的稳健检索

Rita Qiuran Lyu, Michelle Manqiao Wang, Lei Shi

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 QUARK通过建模查询不确定性与锚定聚合，提升非忠实查询下的检索鲁棒性与性能。

Comments 11 pages, 5 figures, 6 tables

DevOps-Gym: Benchmarking AI Agents in Software DevOps Cycle

DevOps-Gym: 在软件DevOps周期中评估AI代理的基准测试

Yuheng Tang, Kaijie Zhu, Bonan Ruan, Chuqi Zhang, Michael Yang, Hongwei Li, Suyue Guo, Tianneng Shi, Zekun Li, Christopher Kruegel, Giovanni Vigna, Dawn Song, William Yang Wang, Lun Wang, Yangruibo Ding, Zhenkai Liang, Wenbo Guo

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Google（谷歌） ； UC Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 DevOps-Gym通过700+真实任务评估AI代理在完整DevOps周期中的能力，揭示其在问题解决和测试生成方面的局限性。

When LLMs Play the Telephone Game: Cultural Attractors as Conceptual Tools to Evaluate LLMs in Multi-turn Settings

当LLMs玩电话游戏：文化吸引子作为评估多轮设置中LLM的观念工具

Jérémy Perez, Grgur Kovač, Corentin Léger, Cédric Colas, Gaia Molinaro, Maxime Derex, Pierre-Yves Oudeyer, Clément Moulin-Frier

机构 * Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； Université de Bordeaux（波尔多大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Computational Cognitive Science Lab（计算认知科学实验室） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Institute for Advanced Study in Toulouse（图卢兹高级研究学院） 纠错

AI总结 本文通过电话游戏实验揭示LLM多轮交互中的信息失真与吸引子现象，探讨初始文本、指令等对吸引子效应的影响。

Comments Code available at https://github.com/jeremyperez2/TelephoneGameLLM. Companion website with a Data Explorer tool at https://sites.google.com/view/telephone-game-llm . This paper was published at the 2025 International Conference on Learning Representations (ICLR2025) https://iclr.cc/virtual/2025/poster/28880