TMLR

Semi-Supervised Cross-Domain Imitation Learning

半监督跨领域模仿学习

Li-Min Chu, Kai-Siang Ma, Ming-Hong Chen, Ping-Chun Hsieh

机构 * Department of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University（计算机科学系，国家阳明交通大学） 纠错

AI总结 本文提出半监督跨领域模仿学习方法，通过结合监督与无监督学习，实现稳定且高效的数据驱动策略学习。

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Order from Chaos: Physical World Understanding from Glitchy Gameplay Videos

秩序从混沌：从 glitchy 游戏视频中理解物理世界

Meng Cao, Haoran Tang, Haoze Zhao, Mingfei Han, Ruyang Liu, Qiang Sun, Xiaojun Chang, Ian Reid, Xiaodan Liang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Sun Yat-sen University（孙中山大学） 纠错

AI总结 本文提出 PhysGame 数据集和 GameBench 基准，通过利用游戏视频中的 glitch 异常，提升物理推理能力，实验显示在多个基准上取得显著提升。

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From Preferences to Prejudice: The Role of Alignment Tuning in Shaping Social Bias in Video Diffusion Models

从偏好到偏见：对齐调谐在视频扩散模型中塑造社会偏见的作用

Zefan Cai, Haoyi Qiu, Haozhe Zhao, Ke Wan, Jiachen Li, Jiuxiang Gu, Wen Xiao, Nanyun Peng, Junjie Hu

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 本文研究了对齐调谐在视频扩散模型中如何塑造社会偏见，提出VideoBiasEval框架以评估和缓解偏见，揭示了对齐调谐使偏见更稳定且刻板化的现象。

Comments TMLR

Implicit Probabilistic Reasoning Does Not Reflect Explicit Answers in Large Language Models

隐式概率推理不反映大语言模型中的显式答案

Manuel Mondal, Ljiljana Dolamic, Gérôme Bovet, Philippe Cudré-Mauroux, Julien Audiffren

机构 * University of Fribourg, Switzerland（弗里堡大学） ； armasuisse S+T, Switzerland（armasuisse S+T） 纠错

AI总结 本研究发现大语言模型在显式概率推理中表现良好，但在隐式概率推理中预测与真实情况存在显著差异，且传统评估方法无法检测此类错误。

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Diffusion posterior sampling for simulation-based inference in tall data settings

扩散后验采样用于高数据设置下的基于模拟的推断

Julia Linhart, Gabriel Victorino Cardoso, Alexandre Gramfort, Sylvain Le Corff, Pedro L. C. Rodrigues

机构 * Université Paris-Saclay（巴黎-萨克雷大学） ； Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； CEA（法国原子能委员会） ； CMAP, École Polytechnique（高等理工学院CMAP部门） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工 institute） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Grenoble INP（格勒诺布尔INP） ； LJK（格勒诺布尔联合实验室） 纠错

AI总结 本文提出了一种无需兰格-动态步骤的扩散后验采样方法，提高了高数据设置下基于模拟的推断效率和稳定性。

Comments 49 pages, 24 figures, 3 tables, 2 algorithms, 12 appendices, TMLR acceptance

Classification of high-dimensional data with spiked covariance matrix structure

具有尖峰协方差矩阵结构的高维数据分类

Yin-Jen Chen, Minh Tang

AI总结 本文提出了一种基于稀疏性自适应的高维数据分类方法，通过白化、特征筛选和Fisher判别分析，实现贝叶斯最优性。

Comments 40 pages, 2 figures

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (01/2026)