JMLR

Scaling Capability in Token Space: An Analysis of Large Vision Language Model

令牌空间中的扩展能力：对大视觉语言模型的分析

Tenghui Li, Guoxu Zhou, Xuyang Zhao, Qibin Zhao

机构 * School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） ； Key Laboratory of Intelligent Detection and the Internet of Things in Manufacturing, Ministry of Education（教育部智能制造智能检测与物联网重点实验室） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Systems and Optimization Integration（广东省智能系统与优化集成重点实验室） ； Medical Science Data-driven Mathematics Team, RIKEN Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences（RIKEN跨学科理论与数学科学中心医学科学数据驱动数学团队） ； Medical Data Mathematical Reasoning Special Team, RIKEN Center for Integrative Medical Sciences（RIKEN整合医学科学中心医学数据数学推理特别团队） ； Department of Artificial Intelligence Medicine, Chiba University（千叶大学人工智能医学系） ； Tensor Learning Team, RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（RIKEN高级人工智能项目中心张量学习团队） 纠错

AI总结 本研究通过理论分析和实证验证，揭示了视觉语言模型在视觉令牌数量上的扩展规律，发现不同数量的视觉令牌对应不同的扩展模式，并提出了扩展指数与视觉令牌表示相关结构的关系。

Journal ref Journal of Machine Learning Research, volume 26, number 253, page 1--61, 2025

Minimax Optimal Two-Sample Testing under Local Differential Privacy

在局部差分隐私下两样本检验的最优化

Jongmin Mun, Seungwoo Kwak, Ilmun Kim

AI总结 本文在局部差分隐私下提出两样本检验方法，通过隐私排列检验和自适应检验实现最小分离率，平衡隐私与统计效用。

Comments 66 pages, 6 figures, 1 table; added a graphical illustration of central and local differential privacy in Section 1, referenced the Python package, fixed typos, and changed the citation style

Journal ref Journal of Machine Learning Research 26(252):1-79, 2025