University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

MMFormalizer: Multimodal Autoformalization in the Wild

MMFormalizer: 多模态自动形式化

Jing Xiong, Qi Han, Yunta Hsieh, Hui Shen, Huajian Xin, Chaofan Tao, Chenyang Zhao, Hengyuan Zhang, Taiqiang Wu, Zhen Zhang, Haochen Wang, Zhongwei Wan, Lingpeng Kong, Ngai Wong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 MMFormalizer通过整合适应性定位与现实世界数学物理领域实体，实现多模态自动形式化，首次处理经典力学、相对论、量子力学和热力学等复杂领域。

Comments Technical Report

Self-Routing RAG: Binding Selective Retrieval with Knowledge Verbalization

自路由RAG：通过知识语言化绑定选择性检索

Di Wu, Jia-Chen Gu, Kai-Wei Chang, Nanyun Peng

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 SR-RAG通过将LLM本身作为知识源，实现多源选择性检索，提升效率和准确性。