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ThousandWorlds: A benchmark for climate emulation of potentially habitable exoplanets

ThousandWorlds: 一个用于潜在宜居系外行星气候模拟的基准数据集

Edward T. Stevenson, Mei Ting Mak, Eric Wolf, Denis E. Sergeev, Tobi Hammond, N. J. Mayne, Miles Cranmer

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； Purdue University（普渡大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学） 纠错

AI总结 为加速系外行星气候模拟，提出ThousandWorlds基准数据集，包含五个全球气候模型的约1800次模拟，用于评估机器学习模拟器在低数据、多模拟器参数到场回归任务中的性能。

Comments 10 pages main text, 26 pages references/appendix, plus NeurIPS checklist. Data at https://doi.org/10.57967/hf/8695. Code at https://github.com/edstevenson/ThousandWorlds

ERQA-Plus: A Diagnostic Benchmark for Reasoning in Embodied AI

ERQA-Plus：具身AI推理的诊断基准

Hong Yang, Basura Fernando

机构 * Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 提出ERQA-Plus基准，包含1766个基于机器人中心图像的问答实例，覆盖感知、动作、社交、导航和常识推理，用于诊断具身AI的推理能力。

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Generalized Kullback-Leibler Divergence Loss

广义Kullback-Leibler散度损失

Jiequan Cui, Beier Zhu, Qingshan Xu, Zhuotao Tian, Xiaojuan Qi, Bei Yu, Hanwang Zhang, Richang Hong

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出广义KL散度损失，通过解耦KL损失为加权MSE和交叉熵损失，并引入非对称优化修正和类别全局信息，在对抗训练和知识蒸馏中取得SOTA性能。

Comments TPAMI 2026, extension of our NeurIPS paper "Decoupled Kullback-Leibler Divergence Loss". arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2305.13948