University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Are AI Capabilities Increasing Exponentially? A Competing Hypothesis

人工智能能力是否呈指数增长？一个竞争性假设

Haosen Ge, Hamsa Bastani, Osbert Bastani

机构 * Wharton AI \& Analytics Initiative, The Wharton School, University of Pennsylvania, USA ； Department of Operations, Information ； Decisions, The Wharton School, University of Pennsylvania, USA ； Department of Computer ； Information Science, University of Pennsylvania, USA 纠错

AI总结 本文通过分析数据和提出复杂模型，质疑人工智能能力的指数增长假设，指出拐点已过去并提出未来可能的转折点。

On the Empirical Power of Goodness-of-Fit Tests in Watermark Detection

关于在水印检测中 goodness-of-fit 测试的实证效力

Weiqing He, Xiang Li, Tianqi Shang, Li Shen, Weijie Su, Qi Long

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 本文研究了 goodness-of-fit 测试在水印检测中的实证效力，发现通用 GoF 测试能提升检测能力和鲁棒性，并指出文本重复对 GoF 测试的独特优势。

Comments Accepted at NeurIPS 2025 as a spotlight

Knowledgeable Language Models as Black-Box Optimizers for Personalized Medicine

具备知识的语言模型作为个性化医疗的黑盒优化器

Michael S. Yao, Osbert Bastani, Alma Andersson, Tommaso Biancalani, Aïcha Bentaieb, Claudia Iriondo

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Genentech（基因泰克） 纠错

AI总结 本文提出LEON方法，利用大语言模型作为黑盒优化器，结合领域知识提升个性化医疗治疗方案的优化效果。

Comments 63 pages, Accepted to ICLR 2026