WikiEdge:ArXiv速递/2025-03-05

摘要

• 原文标题：First Limits on Light Dark Matter Interactions in a Low Threshold Two Channel Athermal Phonon Detector from the TESSERACT Collaboration
• 中文标题：TESSERACT合作组在低阈值双通道非热声子探测器中首次对轻暗物质相互作用的限制
• 发布日期：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
• 分类：hep-ex, physics.ins-det
• 原文链接：http://arxiv.org/abs/2503.03683v1

中文摘要：我们展示了在地面运行的1 cm² × 1 mm厚（0.233克）高分辨率硅非热声子探测器中，对自旋无关的暗物质-核子相互作用的搜索结果。该传感器实现了σ_P = 361.5(4)毫电子伏特的能量分辨率，这是迄今为止任何非热声子探测器的最佳分辨率。通过0.233克 × 12小时的曝光量，我们对44至87兆电子伏特/平方c之间的暗物质质量设定了最严格的限制，最低未探索的截面为4e-32平方厘米，对应87兆电子伏特/平方c。我们采用了一种保守的盐化技术，达到了迄今为止通过直接探测实验探测到的最低暗物质质量。这一限制是通过双通道抑制与单个传感器耦合的低能背景实现的。

摘要

• 原文标题：Towards Understanding Distilled Reasoning Models: A Representational Approach
• 中文标题：理解蒸馏推理模型：一种表征方法
• 发布日期：2025-03-05 18:40:19+00:00
• 作者：David D. Baek, Max Tegmark
• 分类：cs.LG
• 原文链接：http://arxiv.org/abs/2503.03730v1

中文摘要：在本文中，我们研究了模型蒸馏如何影响大型语言模型（LLMs）中推理特征的发展。为了探索这一点，我们在Qwen系列模型及其微调变体上训练了一个跨编码器。我们的结果表明，跨编码器学习了与各种推理类型相对应的特征，包括自我反思和计算验证。此外，我们观察到蒸馏模型包含独特的推理特征方向，这些方向可用于引导模型进入过度思考或敏锐思考模式。特别是，我们对四种特定的推理类别进行了分析：（a）自我反思，（b）演绎推理，（c）替代推理，以及（d）对比推理。最后，我们研究了蒸馏过程导致的特征几何变化，并发现较大的蒸馏模型可能会发展出更具结构化的表示，这与增强的蒸馏性能相关。通过提供关于蒸馏如何修改模型的见解，我们的研究有助于提高AI系统的透明度和可靠性。

摘要

• 原文标题：Active 6D Pose Estimation for Textureless Objects using Multi-View RGB Frames
• 中文标题：使用多视角RGB帧进行无纹理物体的主动6D姿态估计
• 发布日期：2025-03-05 18:28:32+00:00
• 作者：Jun Yang, Wenjie Xue, Sahar Ghavidel, Steven L. Waslander
• 分类：cs.CV, cs.RO
• 原文链接：http://arxiv.org/abs/2503.03726v1

中文摘要：从RGB图像中估计无纹理物体的6D姿态是机器人学中的一个重要问题。由于外观模糊性、旋转对称性和严重遮挡，基于单视图的6D姿态估计器仍然无法处理广泛的物体，这促使了多视图姿态估计和最佳视角预测的研究，以解决这些限制。在这项工作中，我们提出了一个全面的主动感知框架，仅使用RGB图像来估计无纹理物体的6D姿态。我们的方法基于一个关键思想：将6D姿态估计解耦为一个顺序的两步过程可以显著提高准确性和效率。首先，我们估计每个物体的3D平移，解决RGB图像固有的尺度和深度模糊性。然后，这些估计用于简化后续的3D方向确定任务，我们通过规范尺度模板匹配来实现。基于这一公式，我们进一步引入了一种主动感知策略，预测下一个最佳相机视角以捕捉RGB图像，有效减少物体姿态的不确定性并提高姿态准确性。我们在公开的ROBI数据集以及我们自己创建的透明物体数据集上评估了我们的方法。在使用相同相机视角进行评估时，我们的多视图姿态估计显著优于最先进的方法。此外，通过利用我们的最佳视角策略，我们的方法在比基于启发式策略更少的视角下实现了高物体姿态准确性。