University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

FrontierCS: Evolving Challenges for Evolving Intelligence

FrontierCS: 蒸馏智能面临的挑战

Qiuyang Mang, Wenhao Chai, Zhifei Li, Huanzhi Mao, Shang Zhou, Alexander Du, Hanchen Li, Shu Liu, Edwin Chen, Yichuan Wang, Xieting Chu, Zerui Cheng, Yuan Xu, Tian Xia, Zirui Wang, Tianneng Shi, Jianzhu Yao, Yilong Zhao, Qizheng Zhang, Charlie Ruan, Zeyu Shen, Kaiyuan Liu, Runyuan He, Dong Xing, Zerui Li, Zirong Zeng, Yige Jiang, Lufeng Cheng, Ziyi Zhao, Youran Sun, Wesley Zheng, Meiyuwang Zhang, Ruyi Ji, Xuechang Tu, Zihan Zheng, Zexing Chen, Kangyang Zhou, Zhaozi Wang, Jingbang Chen, Aleksandra Korolova, Peter Henderson, Pramod Viswanath, Vijay Ganesh, Saining Xie, Zhuang Liu, Dawn Song, Sewon Min, Ion Stoica, Joseph E. Gonzalez, Jingbo Shang, Alvin Cheung

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； UCSD（加州大学圣迭戈分校） ； X-camp Academy（X-camp学院） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； New York University（纽约大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 FrontierCS是一个针对未知最优解的计算机科学开放性问题基准测试，旨在评估模型在算法和研究任务中的推理能力，发现现有模型在复杂问题上仍需提升。

Comments Code with instruction: https://github.com/FrontierCS/Frontier-CS

MMGR: Multi-Modal Generative Reasoning

MMGR：多模态生成推理

Zefan Cai, Haoyi Qiu, Tianyi Ma, Haozhe Zhao, Gengze Zhou, Kung-Hsiang Huang, Parisa Kordjamshidi, Minjia Zhang, Wen Xiao, Jiuxiang Gu, Nanyun Peng, Junjie Hu

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） ； Microsoft（微软） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 MMGR提出一个多模态生成推理评估框架，通过物理、逻辑、空间和时间五个能力评估视频和图像生成模型，揭示其在抽象推理和具身导航中的性能不足。

Comments work in progress

Diff-2-in-1: Bridging Generation and Dense Perception with Diffusion Models

Diff-2-in-1：通过扩散模型弥合生成与密集感知的鸿沟

Shuhong Zheng, Zhipeng Bao, Ruoyu Zhao, Martial Hebert, Yu-Xiong Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 Diff-2-in-1通过结合扩散模型的生成与感知能力，实现多模态数据生成与密集视觉感知的统一框架，提升视觉感知的判别能力。

Comments 26 pages, 14 figures

Journal ref ICLR 2025