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

VeriSoftBench: Repository-Scale Formal Verification Benchmarks for Lean

VeriSoftBench: 仓库级形式验证基准测试用于Lean

Yutong Xin, Qiaochu Chen, Greg Durrett, Işil Dillig

机构 * New York University（纽约大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 VeriSoftBench通过500个Lean 4证明义务评估LLM和证明器在仓库级形式验证中的表现，揭示了依赖闭包对证明成功率的影响。

PHAST: Port-Hamiltonian Architecture for Structured Temporal Dynamics Forecasting

PHAST：用于结构时间动态预测的端口-哈密顿架构

Shubham Bhardwaj, Chandrajit Bajaj

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Oden Institute for Computational Engineering and Sciences（计算工程与科学研究所） 纠错

AI总结 PHAST通过端口-哈密顿架构在结构时间动态预测中实现稳定长周期预测并恢复物理参数。

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AnCoder: Anchored Code Generation via Discrete Diffusion Models

AnCoder：通过离散扩散模型实现锚定代码生成

Anton Xue, Litu Rout, Constantine Caramanis, Sanjay Shakkottai

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 AnCoder通过结构化锚定扩散模型实现高质量代码生成，解决了传统方法无法尊重编程语言结构的问题。

LeafNet: A Large-Scale Dataset and Comprehensive Benchmark for Foundational Vision-Language Understanding of Plant Diseases

LeafNet：一个大规模数据集和全面基准，用于植物病害的基础视觉-语言理解

Khang Nguyen Quoc, Phuong D. Dao, Luyl-Da Quach

机构 * School of Electrical Engineering, Korea University（韩国大学电气工程学院） ； Department of Integrative Biology, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校整合生物学系） ； Department of Software Engineering, FPT University（FPT大学软件工程系） 纠错

AI总结 LeafNet通过大规模多模态数据集和基准测试，揭示了VLMs在植物疾病理解中的性能差异，强调了多模态架构在提升诊断精度中的关键作用。

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