University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

Open Polymer Challenge: Post-Competition Report

开放聚合物挑战：赛后报告

Gang Liu, Sobin Alosious, Subhamoy Mahajan, Eric Inae, Yihan Zhu, Yuhan Liu, Renzheng Zhang, Jiaxin Xu, Addison Howard, Ying Li, Tengfei Luo, Meng Jiang

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Kaggle 纠错

AI总结 开放聚合物挑战通过发布首个社区开发的聚合物基准数据集，推动多任务聚合物属性预测，促进分子AI在聚合物科学中的应用。

Comments The report for the competition: "NeurIPS - Open Polymer Prediction 2025". Kaggle Page: https://www.kaggle.com/competitions/neurips-open-polymer-prediction-2025. Website: https://open-polymer-challenge.github.io

ReJump: A Tree-Jump Representation for Analyzing and Improving LLM Reasoning

ReJump：一种用于分析和改进LLM推理的树跳表示

Yuchen Zeng, Shuibai Zhang, Wonjun Kang, Shutong Wu, Lynnix Zou, Ying Fan, Heeju Kim, Ziqian Lin, Jungtaek Kim, Hyung Il Koo, Dimitris Papailiopoulos, Kangwook Lee

机构 * UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； FuriosaAI ； Seoul National University（首尔国立大学） ； KRAFTON 纠错

AI总结 ReJump通过树跳表示分析和改进LLM推理，揭示不同任务下的推理行为差异及学习策略的影响。

Semi-Supervised Contrastive Learning with Orthonormal Prototypes

基于正交原型的半监督对比学习

Huanran Li, Manh Nguyen, Daniel Pimentel-Alarcón

机构 * Department of Electrical Engineering, Statistics, Biostatistics（电气工程系、统计学与生物统计学系） ； Wisconsin Institute of Discovery（威斯康星发现研究所） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文提出CLOP，一种基于正交原型的半监督对比学习方法，通过促进类嵌入正交子空间形成，防止维度坍缩，提升图像分类和目标检测性能。

Nonnegative Matrix Factorization through Cone Collapse

通过锥塌陷进行非负矩阵分解

Manh Nguyen, Daniel Pimentel-Alarcón

机构 * Department of Statistics（统计学系） ； Wisconsin Institute of Discovery（威斯康星发现研究所） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Department of Biostatistics and Medical Informatics（生物统计学与医学信息学系） 纠错

AI总结 本文提出Cone Collapse算法，通过显式恢复数据锥来改进非负矩阵分解的聚类性能。