University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

TensorCommitments: A Lightweight Verifiable Inference for Language Models

张量承诺：一种轻量级可验证的语言模型推断

Oguzhan Baser, Elahe Sadeghi, Eric Wang, David Ribeiro Alves, Sam Kazemian, Hong Kang, Sandeep P. Chinchali, Sriram Vishwanath

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Theseus AI Labs（Theseus AI实验室） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

AI总结 张量承诺通过轻量级的证明方案实现可验证的语言模型推断，提高对抗性攻击的鲁棒性。

Comments 23 pages, 8 figures, under review

Self-Refining Vision Language Model for Robotic Failure Detection and Reasoning

自适应多任务视觉语言模型用于机器人故障检测与推理

Carl Qi, Xiaojie Wang, Silong Yong, Stephen Sheng, Huitan Mao, Sriram Srinivasan, Manikantan Nambi, Amy Zhang, Yesh Dattatreya

机构 * UT Austin（德克萨斯大学） ； Amazon Robotics（亚马逊机器人技术） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 ARMOR是一种自适应多任务视觉语言模型，通过多任务自 refinement 过程提升机器人故障检测与推理性能，实现故障检测率提升30%和推理表现提升100%。