University of Washington（华盛顿大学）

LLM-42: Enabling Determinism in LLM Inference with Verified Speculation

LLM-42: 通过验证推测实现LLM推理的确定性

Raja Gond, Aditya K Kamath, Ramachandran Ramjee, Ashish Panwar

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 LLM-42通过验证推测方法，在LLM推理中实现确定性，利用形状一致的减少和轻量级验证-回滚循环，减少确定性需求的开销。

Comments https://github.com/microsoft/llm-42

FlexMap: Generalized HD Map Construction from Flexible Camera Configurations

FlexMap：从灵活的相机配置构建通用HD地图

Run Wang, Chaoyi Zhou, Amir Salarpour, Xi Liu, Zhi-Qi Cheng, Feng Luo, Mert D. Pesé, Siyu Huang

机构 * School of Computing, Clemson University ； School of Engineering \& Technology, University of Washington 纠错

AI总结 FlexMap通过几何感知基础模型和跨帧注意力机制，实现从灵活相机配置构建通用HD地图，提升了自动驾驶系统在传感器失效和配置变化时的鲁棒性。

Molecular Representations in Implicit Functional Space via Hyper-Networks

通过超网络在隐式函数空间中学习分子表示

Zehong Wang, Xiaolong Han, Qi Yang, Xiangru Tang, Fang Wu, Xiaoguang Guo, Weixiang Sun, Tianyi Ma, Pietro Lio, Le Cong, Sheng Wang, Chuxu Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（内布拉斯加大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Independent Researcher Visiting Zhang's Lab in UConn（独立研究者） ； University of Surrey（萨里大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 MolField通过超网络在隐式函数空间中学习分子表示，实现对分子场的连续建模，提升分子性质预测的稳定性与泛化能力。