University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

Stable spectral neural operator for learning stiff PDE systems from limited data

稳定频谱神经算子用于从有限数据中学习刚性PDE系统

Rui Zhang, Han Wan, Yang Liu, Hao Sun

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院（ Gallagher 学院）） ； School of Engineering Science, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学工程科学学院） 纠错

AI总结 本研究提出稳定频谱神经算子（SSNO），通过频谱启发式结构在有限数据下高效学习刚性PDE系统，实现高精度预测与强泛化能力。

Octopus: Agentic Multimodal Reasoning with Six-Capability Orchestration

Octopus: 六种能力协同的代理多模态推理

Yifu Guo, Zishan Xu, Zhiyuan Yao, Yuquan Lu, Jiaye Lin, Sen Hu, Zhenheng Tang, Huacan Wang, Ronghao Chen

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 Octopus通过六种能力协同实现多模态代理推理，有效提升复杂任务中的自主探索与动态能力选择能力。

Equilibrium Policy Generalization: A Reinforcement Learning Framework for Cross-Graph Zero-Shot Generalization in Pursuit-Evasion Games

均衡策略泛化：一种用于追捕-躲避游戏跨图零样本泛化的强化学习框架

Runyu Lu, Peng Zhang, Ruochuan Shi, Yuanheng Zhu, Dongbin Zhao, Yang Liu, Dong Wang, Cesare Alippi

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Università della Svizzera italiana（瑞士意大利大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） 纠错

AI总结 本文提出EPG框架，通过均衡策略训练实现追捕-躲避游戏中跨图零样本泛化的高效解决方案。

HyperAdaLoRA: Accelerating LoRA Rank Allocation During Training via Hypernetworks without Sacrificing Performance

HyperAdaLoRA: 通过超网络在训练过程中加速LoRA秩分配而不牺牲性能

Hao Zhang, Zhenjia Li, Runfeng Bao, Yifan Gao, Xi Xiao, Heng Zhang, Shuyang Zhang, Bo Huang, Yuhang Wu, Tianyang Wang, Hao Xu

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； South China Normal University（华南师范大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai University of Engineering Science（上海工程技术大学） 纠错

AI总结 HyperAdaLoRA通过超网络实现训练过程中LoRA秩分配的加速，提升收敛速度同时保持性能

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