机器学习学术速递[11.12] na

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cs.LG 方向，今日共计170篇

大模型相关(21篇)

【1】Training Language Models to Explain Their Own Computations
标题：训练语言模型来解释自己的计算
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08579

【2】Think-at-Hard: Selective Latent Iterations to Improve Reasoning Language Models
标题：难思考：选择性潜在迭代以改进推理语言模型
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08577

【3】SPEAR-MM: Selective Parameter Evaluation and Restoration via Model Merging for Efficient Financial LLM Adaptation
标题：SPEAR-MM：通过模型合并进行选择性参数评估和恢复，以实现高效的金融LLM适应
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08500

【4】Anatomy-VLM: A Fine-grained Vision-Language Model for Medical Interpretation
标题：Anatomy-VLM：一种用于医学解释的细粒度视觉语言模型
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08402

【5】Interaction Dynamics as a Reward Signal for LLMs
标题：交互动力学作为LLM的奖励信号
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08394

【6】SOM Directions are Better than One: Multi-Directional Refusal Suppression in Language Models
标题：SOM方向比一个好：语言模型中的多方向拒绝抑制
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08379

【7】AgentPRM: Process Reward Models for LLM Agents via Step-Wise Promise and Progress
标题：AgentPRM：通过分步承诺和进步为LLM代理提供流程奖励模型
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08325

【8】Evaluating Gemini LLM in Food Image-Based Recipe and Nutrition Description with EfficientNet-B4 Visual Backbone
标题：使用EfficientNet-B4视觉主干评估基于食品图像的食谱和营养描述中的Gemini LLM
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08215

【9】Prudential Reliability of Large Language Models in Reinsurance: Governance, Assurance, and Capital Efficiency
标题：再保险中大型语言模型的审慎可靠性：治理、保证和资本效率
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08082

【10】DynaAct: Large Language Model Reasoning with Dynamic Action Spaces
标题：DynaAct：具有动态动作空间的大型语言模型推理
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08043

【11】Low-Rank Curvature for Zeroth-Order Optimization in LLM Fine-Tuning
标题：LLM微调中零阶优化的低阶弯曲
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07971

【12】Data Descriptions from Large Language Models with Influence Estimation
标题：具有影响力估计的大型语言模型的数据描述
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07897

【13】Probabilities Are All You Need: A Probability-Only Approach to Uncertainty Estimation in Large Language Models
标题：概率就是你所需要的一切：大型语言模型中不确定性估计的纯概率方法
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07694

【14】Private-RAG: Answering Multiple Queries with LLMs while Keeping Your Data Private
标题：Private-RAG：通过LLM服务多个收件箱，同时保持您的数据保密
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07637

【15】LLM Output Drift: Cross-Provider Validation & Mitigation for Financial Workflows
标题：LLM输出漂移：金融工作流的跨提供商验证和缓解
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07585

【16】SCALAR: Benchmarking SAE Interaction Sparsity in Toy LLMs
标题：SCAlar：玩具LLC中的SAS交互稀疏性基准
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07572

【17】Beyond Correctness: Confidence-Aware Reward Modeling for Enhancing Large Language Model Reasoning
标题：超越正确性：增强大型语言模型推理的信任感知奖励建模
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07483

【18】Alignment-Constrained Dynamic Pruning for LLMs: Identifying and Preserving Alignment-Critical Circuits
标题：LLM的对准约束动态修剪：识别和保留对准关键电路
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07482

【19】Comparing Reconstruction Attacks on Pretrained Versus Full Fine-tuned Large Language Model Embeddings on Homo Sapiens Splice Sites Genomic Data
标题：比较对预训练的重建攻击与嵌入智人拼接位点基因组数据的完全微调大语言模型的重建攻击
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07481

【20】REFLEX: Reference-Free Evaluation of Log Summarization via Large Language Model Judgment
标题：RECFLEX：通过大型语言模型判断对日志总结进行无参考评估
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07458

【21】Synera: Synergistic LLM Serving across Device and Cloud at Scale
标题：Synera：跨设备和云大规模服务的协同LLM
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07423

Graph相关(图学习|图神经网络|图优化等)(10篇)

【1】ARAC: Adaptive Regularized Multi-Agent Soft Actor-Critic in Graph-Structured Adversarial Games
标题：ARAC：图结构对抗游戏中的自适应正规化多智能体软演员评论家
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08412

【2】BDD2Seq: Enabling Scalable Reversible-Circuit Synthesis via Graph-to-Sequence Learning
标题：BDD 2Seq：通过图形到序列学习实现可扩展的可逆电路合成
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08315

【3】Dual-Kernel Graph Community Contrastive Learning
标题：双核图社区对比学习
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08287

【4】Improving Long-Range Interactions in Graph Neural Simulators via Hamiltonian Dynamics
标题：通过Hamilton动力学改善图神经模拟器中的远程交互
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08185

【5】Stuart-Landau Oscillatory Graph Neural Network
标题：Stuart-Landau振荡图神经网络
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08094

【6】Generalizable Insights for Graph Transformers in Theory and Practice
标题：图形变换器在理论和实践中的可推广见解
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08028

【7】Global Optimization on Graph-Structured Data via Gaussian Processes with Spectral Representations
标题：通过具有谱表示的高斯过程对图结构数据进行全局优化
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07734

【8】Adaptive Graph Learning with Transformer for Multi-Reservoir Inflow Prediction
标题：基于Transformer器的自适应图学习方法在水库群入库流量预测中的应用
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07649

【9】One Router to Route Them All: Homogeneous Expert Routing for Heterogeneous Graph Transformers
标题：一个路由器来路由所有路由器：用于异类图变换器的同质专家路由
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07603

【10】Counterfactual Forecasting of Human Behavior using Generative AI and Causal Graphs
标题：使用生成人工智能和因果图对人类行为进行反事实预测
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07484

Transformer(5篇)

【1】EMAformer: Enhancing Transformer through Embedding Armor for Time Series Forecasting
标题：EMAformer：通过嵌入时间序列预测装甲来增强Transformer
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08396

【2】A Unified Geometric Field Theory Framework for Transformers: From Manifold Embeddings to Kernel Modulation
标题：Transformer的统一几何场论框架：从总管嵌入到核调制
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08243

【3】SpikCommander: A High-performance Spiking Transformer with Multi-view Learning for Efficient Speech Command Recognition
标题：SpikCommander：一款高性能Spiking Transformer，具有多视图学习功能，用于高效的语音命令识别
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07883

【4】ZeroSim: Zero-Shot Analog Circuit Evaluation with Unified Transformer Embeddings
标题：ZeroSim：采用统一Transformer嵌入式的零冲击模拟电路评估
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07658

【5】Galactification: painting galaxies onto dark matter only simulations using a transformer-based model
标题：银河化：仅使用基于Transformer的模型将星系绘制到暗物质上模拟
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08438

GAN|对抗|攻击|生成相关(6篇)

【1】Adversarial Bias: Data Poisoning Attacks on Fairness
标题：对抗偏见：对公平性的数据毒害攻击
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08331

【2】Hierarchical Structure-Property Alignment for Data-Efficient Molecular Generation and Editing
标题：分层结构-性质对齐实现数据高效的分子生成和编辑
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08080

【3】Class-feature Watermark: A Resilient Black-box Watermark Against Model Extraction Attacks
标题：类特征水印：一种抗模型抽取攻击的弹性黑箱水印
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07947

【4】MURPHY: Multi-Turn GRPO for Self Correcting Code Generation
标题：MURPHY：用于自纠正代码生成的多圈GRPO
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07833

【5】Diffusion Guided Adversarial State Perturbations in Reinforcement Learning
标题：强化学习中的扩散引导对抗状态扰动
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07701

【6】PrAda-GAN: A Private Adaptive Generative Adversarial Network with Bayes Network Structure
标题：PrAda-GAN：一个具有Bayes网络结构的私有自适应生成对抗网络
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07997

半/弱/无/有监督|不确定性|主动学习(5篇)

【1】LeJEPA: Provable and Scalable Self-Supervised Learning Without the Heuristics
标题：LeJEPA：无需启发式即可证明和可扩展的自我监督学习
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08544

【2】Uncertainty Calibration of Multi-Label Bird Sound Classifiers
标题：多标签鸟声分类器的不确定度校准
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08261

【3】IBMA: An Imputation-Based Mixup Augmentation Using Self-Supervised Learning for Time Series Data
标题：IBMA：一种基于输入的混合增强，使用时间序列数据的自我监督学习
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07930

【4】SERL: Self-Examining Reinforcement Learning on Open-Domain
标题：SERL：开放领域上的自我审视强化学习
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07922

【5】Semi-Supervised Treatment Effect Estimation with Unlabeled Covariates via Generalized Riesz Regression
标题：通过广义Riesz回归进行具有未标记协变量的半监督治疗效果估计
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08303

迁移|Zero/Few/One-Shot|自适应(1篇)

【1】Boomda: Balanced Multi-objective Optimization for Multimodal Domain Adaptation
标题：Boomda：多峰领域适应的平衡多目标优化
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08152

强化学习(6篇)

【1】LPPG-RL: Lexicographically Projected Policy Gradient Reinforcement Learning with Subproblem Exploration
标题：LPPG-RL：带子问题探索的词典规划策略梯度强化学习
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08339

【2】Dynamic Sparsity: Challenging Common Sparsity Assumptions for Learning World Models in Robotic Reinforcement Learning Benchmarks
标题：动态稀疏性：机器人强化学习基准中学习世界模型的常见稀疏性假设
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08086

【3】Test-driven Reinforcement Learning
标题：测试驱动的强化学习
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07904

【4】Multistep Quasimetric Learning for Scalable Goal-conditioned Reinforcement Learning
标题：可扩展目标条件强化学习的多步准度量学习
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07730

【5】Shocks Under Control: Taming Transonic Compressible Flow over an RAE2822 Airfoil with Deep Reinforcement Learning
标题：激波在控制之下：用深度强化学习驯服RAE2822翼型上的跨音速可压缩流
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07564

【6】RL-Exec: Impact-Aware Reinforcement Learning for Opportunistic Optimal Liquidation, Outperforms TWAP and a Book-Liquidity VWAP on BTC-USD Replays
标题：RL-Exec：针对随机最优清算的影响感知强化学习，在BTC-USD回放上优于TWAP和图书流动性VWAP
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07434

元学习(1篇)

【1】Meta-cognitive Multi-scale Hierarchical Reasoning for Motor Imagery Decoding
标题：运动意象解码的元认知多尺度分层推理
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07884

符号|符号学习(1篇)

【1】Identification of Empirical Constitutive Models for Age-Hardenable Aluminium Alloy and High-Chromium Martensitic Steel Using Symbolic Regression
标题：利用符号回归识别可硬化铝合金和高铬马铁钢的经验本构模型
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08424

医学相关(3篇)

【1】SENCA-st: Integrating Spatial Transcriptomics and Histopathology with Cross Attention Shared Encoder for Region Identification in Cancer Pathology
标题：SENCA-st：将空间转录组学和组织病理学与交叉注意共享编码器集成，用于癌症病理中的区域识别
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08573

【2】Data-Driven Discovery of Feature Groups in Clinical Time Series
标题：数据驱动的临床时间序列特征组发现
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08260

【3】On the Role of Calibration in Benchmarking Algorithmic Fairness for Skin Cancer Detection
标题：关于校准在皮肤癌检测心电图公平性基准中的作用
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07700

蒸馏|知识提取(1篇)

【1】CNN-Based Automated Parameter Extraction Framework for Modeling Memristive Devices
标题：基于CNN的记忆器件建模自动参数提取框架
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07926

推荐(1篇)

【1】Privacy-Preserving Personalization in Education: A Federated Recommender System for Student Performance Prediction
标题：保护隐私的教育个性化：学生表现预测的联邦推荐系统
链接：https://arxiv.org/abs/2509.10516

聚类(1篇)

【1】Clustering Guided Residual Neural Networks for Multi-Tx Localization in Molecular Communications
标题：分子通信中用于多发射定位的集群引导剩余神经网络
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08513

自动驾驶|车辆|车道检测等(2篇)

【1】Revisiting Network Traffic Analysis: Compatible network flows for ML models
标题：重温网络流量分析：ML模型的兼容网络流
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08345

【2】A Ranking-Based Optimization Algorithm for the Vehicle Relocation Problem in Car Sharing Services
标题：汽车共享服务中车辆搬迁问题的基于排名的优化算法
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07724

联邦学习|隐私保护|加密(5篇)

【1】FedPoP: Federated Learning Meets Proof of Participation
标题：FedPoP：联邦学习满足参与证明
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08207

【2】BIPPO: Budget-Aware Independent PPO for Energy-Efficient Federated Learning Services
标题：BIPPO：预算感知的独立PPO，用于节能的联合学习服务
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08142

【3】Foam Segmentation in Wastewater Treatment Plants: A Federated Learning Approach with Segment Anything Model 2
标题：废水处理厂中的泡沫分割：带有Segment Anything模型2的联邦学习方法
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08130

【4】Towards Personalized Quantum Federated Learning for Anomaly Detection
标题：迈向用于异常检测的个性化量子联邦学习
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07471

【5】Evaluating Federated Learning for At-Risk Student Prediction: A Comparative Analysis of Model Complexity and Data Balancing
标题：评估联邦学习以预测高危学生：模型复杂性和数据平衡的比较分析
链接：https://arxiv.org/abs/2508.18316

推理|分析|理解|解释(8篇)

【1】Test-time Diverse Reasoning by Riemannian Activation Steering
标题：通过Riemann激活引导进行测试时多元化推理
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08305

【2】Real-Time Performance Analysis of Multi-Fidelity Residual Physics-Informed Neural Process-Based State Estimation for Robotic Systems
标题：机器人系统多保真剩余物理信息神经过程状态估计的实时性能分析
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08231

【3】PRISM: Privacy-preserving Inference System with Homomorphic Encryption and Modular Activation
标题：PRism：具有同形加密和模块激活的隐私保护推理系统
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07807

【4】Enhancing Binary Encoded Crime Linkage Analysis Using Siamese Network
标题：使用连体网络增强二进制编码犯罪联系分析
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07651

【5】Methodological Precedence in Health Tech: Why ML/Big Data Analysis Must Follow Basic Epidemiological Consistency. A Case Study
标题：卫生技术中的方法论优先：为什么ML/大数据分析必须遵循基本的流行病学一致性。为例
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07500

【6】From Hubs to Deserts: Urban Cultural Accessibility Patterns with Explainable AI
标题：从中心到沙漠：具有可解释人工智能的城市文化无障碍模式
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07475

【7】Robust Experimental Design via Generalised Bayesian Inference
标题：通过广义Bayesian推理的稳健实验设计
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07671

【8】EvoPS: Evolutionary Patch Selection for Whole Slide Image Analysis in Computational Pathology
标题：EvoPS：计算病理学中整片图像分析的进化补丁选择
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07560

检测相关(3篇)

【1】Toward Autonomous and Efficient Cybersecurity: A Multi-Objective AutoML-based Intrusion Detection System
标题：迈向自主高效的网络安全：基于AutoML的多目标入侵检测系统
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08491

【2】Generalizable Blood Cell Detection via Unified Dataset and Faster R-CNN
标题：通过统一数据集和更快的R-CNN进行可推广的血细胞检测
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08465

【3】HybridGuard: Enhancing Minority-Class Intrusion Detection in Dew-Enabled Edge-of-Things Networks
标题：HybridGuard：增强Dew支持的边缘物联网中的少数类入侵检测
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07793

分类|识别(3篇)

【1】One Model for All: Universal Pre-training for EEG based Emotion Recognition across Heterogeneous Datasets and Paradigms
标题：通用模型：跨异类数据集和范式的基于脑电的情绪识别的通用预训练
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08444

【2】Speech Emotion Recognition with Phonation Excitation Information and Articulatory Kinematics
标题：利用发音兴奋信息和关节运动学的语音情感识别
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07955

【3】Optimizing Classification of Infrequent Labels by Reducing Variability in Label Distribution
标题：通过减少标签分布的变异性来优化罕见标签的分类
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07459

编码器(3篇)

【1】Physical Consistency of Aurora's Encoder: A Quantitative Study
标题：Aurora编码器的物理一致性：定量研究
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07787

【2】CAE: Character-Level Autoencoder for Non-Semantic Relational Data Grouping
标题：CAE：用于非语义关系数据存储器的机器级自动编码器
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07657

【3】Multivariate Variational Autoencoder
标题：多元变分自动编码器
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07472

优化|敛散性(8篇)

【1】HardFlow: Hard-Constrained Sampling for Flow-Matching Models via Trajectory Optimization
标题：HardFlow：通过轨迹优化对流匹配模型进行硬约束采样
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08425

【2】NeuCLIP: Efficient Large-Scale CLIP Training with Neural Normalizer Optimization
标题：NeuCLIP：具有神经规范化器优化的高效大规模CLIP训练
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08417

【3】Multi-objective Hyperparameter Optimization in the Age of Deep Learning
标题：深度学习时代的多目标超参数优化
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08371

【4】Feedback Descent: Open-Ended Text Optimization via Pairwise Comparison
标题：反馈下降：通过成对比较进行开放式文本优化
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07919

【5】Hyperellipsoid Density Sampling: Exploitative Sequences to Accelerate High-Dimensional Optimization
标题：超球体密度采样：加速多维优化的利用性序列
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07836

【6】Intelligent Optimization of Multi-Parameter Micromixers Using a Scientific Machine Learning Framework
标题：基于科学机器学习框架的多参数微混合器智能优化
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07702

【7】Source-Optimal Training is Transfer-Suboptimal
标题：来源最佳训练是转移次优
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08401

【8】An Information-Minimal Geometry for Qubit-Efficient Optimization
标题：量子比特高效优化的信息最小几何
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08362

预测|估计(6篇)

【1】FMMI: Flow Matching Mutual Information Estimation
标题：FMMI：流量匹配互信息估计
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08552

【2】HN-MVTS: HyperNetwork-based Multivariate Time Series Forecasting
标题：HN-MVTS：基于超网络的多元时间序列预测
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08340

【3】Towards Non-Stationary Time Series Forecasting with Temporal Stabilization and Frequency Differencing
标题：具有时间稳定和频率差的非平稳时间序列预测
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08229

【4】Statistically Assuring Safety of Control Systems using Ensembles of Safety Filters and Conformal Prediction
标题：使用安全过滤器和保形预测组合统计保证控制系统的安全性
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07899

【5】ViPRA: Video Prediction for Robot Actions
标题：ViTRA：机器人动作的视频预测
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07732

【6】FlowTIE: Flow-based Transport of Intensity Equation for Phase Gradient Estimation from 4D-STEM Data
标题：FlowTIE：基于流的强度方程传输，用于根据4D-STEM数据估计相梯度
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07633

其他神经网络|深度学习|模型|建模(30篇)

【1】SeFA-Policy: Fast and Accurate Visuomotor Policy Learning with Selective Flow Alignment
标题：SeFA-Policy：快速准确的可视化政策学习，具有选择性流程对齐
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08583

【2】Automatic Grid Updates for Kolmogorov-Arnold Networks using Layer Histograms
标题：使用分层图自动更新Kolmogorov-Arnold网络的网格
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08570

【3】Aligning by Misaligning: Boundary-aware Curriculum Learning for Multimodal Alignment
标题：通过错位来调整：多模式调整的边界感知课程学习
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08399

【4】Extreme Model Compression with Structured Sparsity at Low Precision
标题：具有低精度结构稀疏性的极端模型压缩
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08360

【5】Improving the accuracy and generalizability of molecular property regression models with a substructure-substitution-rule-informed framework
标题：利用子结构-取代-规则知情的框架提高分子性质回归模型的准确性和通用性
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08314

【6】X-IONet: Cross-Platform Inertial Odometry Network with Dual-Stage Attention
标题：X-IONet：具有双级关注的跨平台惯性里程计网络
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08277

【7】PrefPoE: Advantage-Guided Preference Fusion for Learning Where to Explore
标题：PrefPoE：学习在哪里探索的记忆引导偏好融合
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08241

【8】The Online Patch Redundancy Eliminator (OPRE): A novel approach to online agnostic continual learning using dataset compression
标题：在线补丁冗余消除器（OPRI）：一种使用数据集压缩进行在线不可知持续学习的新颖方法
链接 ：https://arxiv.org/abs/2511.08226

【9】Proof Minimization in Neural Network Verification
标题：神经网络验证中的证明最小化
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08198

【10】SafeMIL: Learning Offline Safe Imitation Policy from Non-Preferred Trajectories
标题：SafeMIL：从非首选轨迹学习离线安全模仿政策
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08136

【11】A robust methodology for long-term sustainability evaluation of Machine Learning models
标题：机器学习模型长期可持续性评估的稳健方法
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08120

【12】An Integrated Fusion Framework for Ensemble Learning Leveraging Gradient Boosting and Fuzzy Rule-Based Models
标题：利用梯度提升和基于模糊规则的模型进行整体学习的集成融合框架
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08077

【13】From Sequential to Recursive: Enhancing Decision-Focused Learning with Bidirectional Feedback
标题：从顺序到循环：通过双向反馈增强以决策为中心的学习
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08035

【14】Continual Unlearning for Text-to-Image Diffusion Models: A Regularization Perspective
标题：文本到图像扩散模型的连续去学习：正则化观点
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07970

【15】Balance Equation-based Distributionally Robust Offline Imitation Learning
标题：基于平衡方程的分布稳健离线模仿学习
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07942

【16】Rectified Noise: A Generative Model Using Positive-incentive Noise
标题：修正噪声：一个利用正激励噪声的生成模型
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07911

【17】A General Method for Proving Networks Universal Approximation Property
标题：证明网络普适逼近性的通用方法
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07857

【18】DP-AdamW: Investigating Decoupled Weight Decay and Bias Correction in Private Deep Learning
标题：DP-AdamW：研究私人深度学习中的脱钩体重衰退和偏差纠正
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07843

【19】Multi-Objective Bilevel Learning
标题：多目标二层学习
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07824

【20】Laplacian Score Sharpening for Mitigating Hallucination in Diffusion Models
标题：拉平拉普拉斯分数以缓解扩散模型中的幻觉
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07496

【21】When Are Learning Biases Equivalent? A Unifying Framework for Fairness, Robustness, and Distribution Shift
标题：学习偏见何时相同？公平、稳健和分配转变的统一框架
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07485

【22】Slimmable NAM: Neural Amp Models with adjustable runtime computational cost
标题：纤薄的NAM：具有可调运行时计算成本的神经网络模型
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07470

【23】Resource Allocation in Hybrid Radio-Optical IoT Networks using GNN with Multi-task Learning
标题：使用GNN和多任务学习在混合无线光物联网网络中进行资源分配
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07428

【24】Feature Importance Guided Random Forest Learning with Simulated Annealing Based Hyperparameter Tuning
标题：特征重要性引导的随机森林学习，基于模拟退变的超参数调整
链接：https://arxiv.org/abs/2511.00133

【25】Generative AI Meets 6G and Beyond: Diffusion Models for Semantic Communications
标题：生成性人工智能迎接6G及以后：语义通信的扩散模型
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08416

【26】Concentration bounds on response-based vector embeddings of black-box generative models
标题：黑匣子生成模型基于响应的载体嵌入的浓度界限
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08307

【27】From Classical to Hybrid: A Practical Framework for Quantum-Enhanced Learning
标题：从经典到混合：量子增强学习的实用框架
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08205

【28】Good flavor search in $SU(5)$: a machine learning approach
标题：$SU（5）$中的良好风味搜索：机器学习方法
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08154

【29】Misaligned by Design: Incentive Failures in Machine Learning
标题：设计失调：机器学习中的激励失败
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07699

【30】Kolmogorov-Arnold Chemical Reaction Neural Networks for learning pressure-dependent kinetic rate laws
标题：Kolmogorov-Arnold化学反应神经网络学习压力相关动力学速率定律
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07686

其他(40篇)

【1】The Path Not Taken: RLVR Provably Learns Off the Principals
标题：未选择的道路：WLVR可以证明学习了校长
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08567

【2】CleverBirds: A Multiple-Choice Benchmark for Fine-grained Human Knowledge Tracing
标题：CleverBirds：细粒度人类知识追踪的多项选择基准
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08512

【3】Structured RAG for Answering Aggregative Questions
标题：结构化RAG，用于回答汇总问题
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08505

【4】Binary Split Categorical feature with Mean Absolute Error Criteria in CART
标题：CART中具有平均绝对误差标准的二进制拆分分类特征
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08470

【5】Coherence Mechanisms for Provable Self-Improvement
标题：可证明的自我完善的一致性机制
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08440

【6】An update to PYRO-NN: A Python Library for Differentiable CT Operators
标题：PYRO-NN的更新：用于区分CT运算符的Python库
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08427

【7】Probabilistic Safety Guarantee for Stochastic Control Systems Using Average Reward MDPs
标题：随机控制系统的概率安全保证
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08419

【8】Physics-Informed Neural Operators for Cardiac Electrophysiology
标题：心脏电生理学的物理知情神经操作员
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08418

【9】From Confusion to Clarity: ProtoScore - A Framework for Evaluating Prototype-Based XAI
标题：从混乱到清晰：ProtoScore -评估基于原型的XAI的框架
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08361

【10】Mitigating Negative Flips via Margin Preserving Training
标题：通过保证金保留训练缓解负面翻转
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08322

【11】Rethinking Explanation Evaluation under the Retraining Scheme
标题：再训练计划下的解说评价反思
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08281

【12】Prompt Tuning for Natural Language to SQL with Embedding Fine-Tuning and RAG
标题：通过嵌入细调和RAG来提示自然语言到SQL的调优
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08245

【13】Deep (Predictive) Discounted Counterfactual Regret Minimization
标题：深度（预测性）折扣反事实遗憾最小化
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08174

【14】HipKittens: Fast and Furious AMD Kernels
标题：HipKittens：快速而激情的AMD内核
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08083

【15】Online Linear Regression with Paid Stochastic Features
标题：具有付费随机特征的在线线性回归
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08073

【16】Predict-then-Optimize Method for Seaport Power-Logistics Scheduling: Generalization across Varying Tasks Stream
标题：海港电力物流调度的先预测后优化方法：跨不同任务流的概括
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07938

【17】CellARC: Measuring Intelligence with Cellular Automata
标题：CellARC：用细胞自动机测量智力
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07908

【18】A Generalized Spectral Framework to Expain Neural Scaling and Compression Dynamics
标题：解释神经缩放和压缩动力学的广义谱框架
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07892

【19】Intelligence per Watt: Measuring Intelligence Efficiency of Local AI
标题：每瓦智能：衡量本地人工智能的智能效率
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07885

【20】Algorithm-Relative Trajectory Valuation in Policy Gradient Control
标题：政策梯度控制中的边界相对轨迹估值
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07878

【21】Parallel Sampling via Autospeculation
标题：通过自动推测进行并行采样
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07869

【22】Analyzing Political Text at Scale with Online Tensor LDA
标题：利用在线张量LDA大规模分析政治文本
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07809

【23】Streaming Tensor Program: A streaming abstraction for dynamic parallelism
标题：流张量程序：动态并行性的流抽象
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07776

【24】SALT: Steering Activations towards Leakage-free Thinking in Chain of Thought
标题：SALT：引导思维链中的无泄漏思维
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07772

【25】Schedulers for Schedule-free: Theoretically inspired hyperparameters
标题：无日程安排者：理论启发的超参数
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07767

【26】From Exploration to Exploitation: A Two-Stage Entropy RLVR Approach for Noise-Tolerant MLLM Training
标题：从探索到开发：耐噪MLLM训练的两阶段Entropy WLVR方法
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07738

【27】TurboSAT: Gradient-Guided Boolean Satisfiability Accelerated on GPU-CPU Hybrid System
标题：TurboSAT：在GPU-中央处理器混合系统上加速对象引导布尔可满足性
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07737

【28】Stress Testing Factual Consistency Metrics for Long-Document Summarization
标题：长文档摘要的压力测试事实一致性收件箱
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07689

【29】ResearchRubrics: A Benchmark of Prompts and Rubrics For Evaluating Deep Research Agents
标题：研究专题：评估深度研究代理的预算和专题基准
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07685

【30】Cortex AISQL: A Production SQL Engine for Unstructured Data
标题：Cortex AISQL：用于非结构化数据的生产SQL引擎
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07663

【31】Partial Action Replacement: Tackling Distribution Shift in Offline MARL
标题：部分操作替代：解决离线MARL中的分布变化
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07629

【32】N-ReLU: Zero-Mean Stochastic Extension of ReLU
标题：N-ReLU：ReLU的零均值随机扩展
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07559

【33】Provably Efficient Sample Complexity for Robust CMDP
标题：稳健CMDP的可证明有效的样本复杂性
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07486

【34】RELEAP: Reinforcement-Enhanced Label-Efficient Active Phenotyping for Electronic Health Records
标题：RELEAP：电子健康记录的增强标签高效主动表型
链接 ：https://arxiv.org/abs/2511.07473

【35】Revealing the Hidden Third Dimension of Point Defects in Two-Dimensional MXenes
标题：揭示二维MXenes中隐藏的点缺陷的第三维度
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08350

【36】A Fast and Accurate Approach for Covariance Matrix Construction
标题：一种快速准确的协方差矩阵构造方法
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08223

【37】Emulating Radiative Transfer in Astrophysical Environments
标题：天体物理环境中的辐射传输模拟
链接：https://arxiv.org/abs/2511.08219

【38】Distributionally Robust Online Markov Game with Linear Function Approximation
标题：线性函数逼近的分布鲁棒在线马尔科夫博弈
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07831

【39】Infinite-Dimensional Operator/Block Kaczmarz Algorithms: Regret Bounds and $λ$-Effectiveness
标题：无限维运算符/块Kaczmarz算法：遗憾界和$X $-有效性
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07604

【40】Tractable Instances of Bilinear Maximization: Implementing LinUCB on Ellipsoids
标题：双线性最大化的易于处理：在椭圆体上实现LinUCB
链接：https://arxiv.org/abs/2511.07504

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