WikiEdge:ArXiv速遞/2025-03-05
摘要
- 原文標題：First Limits on Light Dark Matter Interactions in a Low Threshold Two Channel Athermal Phonon Detector from the TESSERACT Collaboration
- 中文標題：TESSERACT合作組在低閾值雙通道非熱聲子探測器中首次對輕暗物質相互作用的限制
- 發佈日期：2025-03-05 17:22:53+00:00
- 作者：C. L. Chang, Y. -Y. Chang, L. Chaplinsky, C. W. Fink, M. Garcia-Sciveres, W. Guo, S. A. Hertel, X. Li, J. Lin, M. Lisovenko, R. Mahapatra, W. Matava, D. N. McKinsey, V. Novati, P. K. Patel, B. Penning, H. D. Pinckney, M. Platt, M. Pyle, Y. Qi, M. Reed, G. R. C Rischbieter, R. K. Romani, B. Sadoulet, B. Serfass, P. Sorensen, A. Suzuki, V. Velan, G. Wang, Y. Wang, S. L. Watkins, M. R. Williams, J. K. Wuko, T. Aramaki, P. Cushman, N. N. Gite, A. Gupta, M. E. Huber, N. A. Kurinsky, J. S. Mammo, A. J. Mayer, J. Nelson, S. M. Oser, L. Pandey, A. Pradeep, W. Rau, T. Saab
- 分類：hep-ex, physics.ins-det
- 原文連結：http://arxiv.org/abs/2503.03683v1
中文摘要：我們展示了在地面運行的1 cm² × 1 mm厚（0.233克）高解像度矽非熱聲子探測器中，對自旋無關的暗物質-核子相互作用的搜索結果。該傳感器實現了σ_P = 361.5(4)毫電子伏特的能量解像度，這是迄今為止任何非熱聲子探測器的最佳解像度。通過0.233克 × 12小時的曝光量，我們對44至87兆電子伏特/平方c之間的暗物質質量設定了最嚴格的限制，最低未探索的截面為4e-32平方厘米，對應87兆電子伏特/平方c。我們採用了一種保守的鹽化技術，達到了迄今為止通過直接探測實驗探測到的最低暗物質質量。這一限制是通過雙通道抑制與單個傳感器耦合的低能背景實現的。
摘要
- 原文標題：Towards Understanding Distilled Reasoning Models: A Representational Approach
- 中文標題：理解蒸餾推理模型：一種表徵方法
- 發佈日期：2025-03-05 18:40:19+00:00
- 作者：David D. Baek, Max Tegmark
- 分類：cs.LG
- 原文連結：http://arxiv.org/abs/2503.03730v1
中文摘要：在本文中，我們研究了模型蒸餾如何影響大型語言模型（LLMs）中推理特徵的發展。為了探索這一點，我們在Qwen系列模型及其微調變體上訓練了一個跨編碼器。我們的結果表明，跨編碼器學習了與各種推理類型相對應的特徵，包括自我反思和計算驗證。此外，我們觀察到蒸餾模型包含獨特的推理特徵方向，這些方向可用於引導模型進入過度思考或敏銳思考模式。特別是，我們對四種特定的推理類別進行了分析：（a）自我反思，（b）演繹推理，（c）替代推理，以及（d）對比推理。最後，我們研究了蒸餾過程導致的特徵幾何變化，並發現較大的蒸餾模型可能會發展出更具結構化的表示，這與增強的蒸餾性能相關。通過提供關於蒸餾如何修改模型的見解，我們的研究有助於提高AI系統的透明度和可靠性。
摘要
- 原文標題：Active 6D Pose Estimation for Textureless Objects using Multi-View RGB Frames
- 中文標題：使用多視角RGB幀進行無紋理物體的主動6D姿態估計
- 發佈日期：2025-03-05 18:28:32+00:00
- 作者：Jun Yang, Wenjie Xue, Sahar Ghavidel, Steven L. Waslander
- 分類：cs.CV, cs.RO
- 原文連結：http://arxiv.org/abs/2503.03726v1
中文摘要：從RGB圖像中估計無紋理物體的6D姿態是機械人學中的一個重要問題。由於外觀模糊性、旋轉對稱性和嚴重遮擋，基於單視圖的6D姿態估計器仍然無法處理廣泛的物體，這促使了多視圖姿態估計和最佳視角預測的研究，以解決這些限制。在這項工作中，我們提出了一個全面的主動感知框架，僅使用RGB圖像來估計無紋理物體的6D姿態。我們的方法基於一個關鍵思想：將6D姿態估計解耦為一個順序的兩步過程可以顯著提高準確性和效率。首先，我們估計每個物體的3D平移，解決RGB圖像固有的尺度和深度模糊性。然後，這些估計用於簡化後續的3D方向確定任務，我們通過規範尺度模板匹配來實現。基於這一公式，我們進一步引入了一種主動感知策略，預測下一個最佳相機視角以捕捉RGB圖像，有效減少物體姿態的不確定性並提高姿態準確性。我們在公開的ROBI數據集以及我們自己創建的透明物體數據集上評估了我們的方法。在使用相同相機視角進行評估時，我們的多視圖姿態估計顯著優於最先進的方法。此外，通過利用我們的最佳視角策略，我們的方法在比基於啟發式策略更少的視角下實現了高物體姿態準確性。