How Americans are engaged with news, politics, religion and civic life
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本报告是基于以下个人的意见和分析的协作成果。 Laura Silver，全球态度研究副总监Jonathan Schulman，研究助理Laura Clancy，研究分析师William Miner，研究分析师Julia Armeli，研究助理Dorene Asare-Marfo，高级小组经理Peter Bell，设计和用户体验副总监Ethan Charlip，传播助理Janakee Chavda，副数字制作人Jonathan Evans，高级[...]
关于皮尤研究中心 2026 年春季全球态度调查 该调查结果基于盖洛普、兰格研究中心和社会研究中心指导下进行的电话、面对面和在线访谈。除非另有说明，结果均基于国家样本。详细了解我们的国际调查方法和 [...]
How Americans Are Engaged With News, Politics, Religion and Civic Life
美国人与他人的交往不是一维的。相反，他们分为四个不同的群体，反映了不同的社会参与模式。
本报告是基于以下个人的意见和分析的协作成果。 Laura Silver，全球态度研究副总监Jonathan Schulman，研究助理Laura Clancy，研究分析师William Miner，研究分析师Julia Armeli，研究助理Dorene Asare-Marfo，高级小组经理Peter Bell，设计和用户体验副总监Ethan Charlip，传播助理Janakee Chavda，副数字制作人Jonathan Evans，高级[...]
Younger and older Americans engage in public life in different ways
老年人更有可能参与投票、捐赠或参加宗教仪式等公民活动，而年轻人则更多地参与在线空间。
关于皮尤研究中心 2026 年春季全球态度调查 该调查结果基于盖洛普、兰格研究中心和社会研究中心指导下进行的电话、面对面和在线访谈。除非另有说明，结果均基于国家样本。详细了解我们的国际调查方法和 [...]
How do views of the U.S. and China compare in Latin America?
拉丁美洲人对中国的看法略好于美国，但这两个超级大国在可靠性和对全球稳定的贡献方面获得了相似的评级。
People in Many Countries Now View China More Positively Than the U.S.
最近，人们对中国的看法有所改善，而对美国的看法则有所恶化，目前大多数受访国家对中国的看法比美国更加积极。
Uncertainty Quantification for LLM Function-Calling
大型语言模型 (LLM) 越来越多地用于自主解决现实世界的任务。其中一个关键要素是法学硕士函数调用范式，这是一种广泛使用的方法，为法学硕士配备工具使用功能。然而，LLM 错误地调用函数可能会产生严重影响，特别是当其影响不可逆转时，例如转账或删除数据。因此，在执行函数调用之前，考虑法学硕士对函数调用正确解决任务的信心至关重要。不确定性量化（UQ）方法可用于量化……
Embarrassingly Simple Self-Distillation Improves Code Generation
大型语言模型 (LLM) 能否在没有验证器、教师模型或强化学习的情况下仅使用其自己的原始输出来改进代码生成？我们通过简单自蒸馏（SSD）给出肯定的答案：从具有特定温度和截断配置的模型中抽取样本解决方案，然后使用标准监督微调对这些样本进行微调。 SSD 在 LiveCodeBench v6 上将 Qwen3-30B-Instruct 从 42.4% 提高到 55.3% pass@1，收益主要集中在更难的问题上，并且它在 4B、8B 和 30B 规模的 Qwen 和 Llama 模型上进行了推广，包括......
Interactive Proofs for General Distribution Properties
假设 Alice 从未知分布中收集了少量样本，并且想了解该分布。鲍勃是一位不受信任的数据分析师，他声称已经对分布进行了复杂的数据分析，并对其属性做出了断言。 Alice 何时以及如何有效地验证 Bob 的声明（使用比自己运行分析所需的资源更少的资源）？我们为可以由有界深度电路决定的一般分布属性构建了交互式证明系统。取 N 为分布的上限...
CLaRa: Bridging Retrieval and Generation with Continuous Latent Reasoning
检索增强生成（RAG）利用外部知识增强了大型语言模型（LLM），但仍然受到长上下文和不相交的检索生成优化的影响。在这项工作中，我们提出了 CLaRa（连续潜在推理），这是一个在共享连续空间中执行基于嵌入的压缩和联合优化的统一框架。为了获得语义丰富且可检索的压缩向量，从而减少输入生成器的文档长度，我们引入了 SCP，一种基于问答和释义的密钥保留数据合成框架......
Doubly Sub-linear Interactive Proofs of Proximity
我们研究双次线性交互式邻近证明（dsIPP）：生成速度超快的证明，可用于证明有关巨大输入的近似断言。证明生成速度超快，因为它只需要读取输入的一小部分（亚线性）。证明的近似验证甚至更快（读取输入的更小部分）。与属性测试文献类似，近似验证意味着亚线性时间诚实证明者可以使验证者接受属性中的每个输入，但没有证明者可以欺骗验证者......
Personalizing Incremental Video Search with Hybrid Text and ID Embeddings
增量视频搜索需要在每次击键后进行高质量排名，而意图通常不明确（例如，1-3 个字符前缀）。我们提出了一个 Apple TV 搜索的个性化系统，该系统在排名时结合了互补的语义和协作信号。我们的方法学习两个项目嵌入空间：(i) 基于文本的多语言编码器 (TextEmb)，通过对比学习对共同参与三元组进行微调；(ii) 基于 ID 的协作嵌入模型 (IdEmb)，根据交互衍生的积极因素进行训练。在服务时，我们从…构建用户表示
如果函数的属性可以用函数中每个值出现的频率来表征，而不管每个值出现的位置如何，则该属性称为位置不变（或对称）。众所周知，测试函数位置不变属性的（查询）复杂性与测试相应分布（的相应属性）的（样本）复杂性密切相关。当前工作的主要信息是，这种密切关系并没有在验证的背景下维持。当考虑到......时这两者都成立
One Layer Is Enough: Adapting Pretrained Visual Encoders for Image Generation
视觉生成模型（例如扩散模型）通常在压缩的潜在空间中运行，以平衡训练效率和样本质量。与此同时，人们对利用高质量的预训练视觉表示越来越感兴趣——无论是在 VAE 内对齐它们还是直接在生成模型内对齐它们。然而，由于面向理解的特征和生成友好的潜在空间之间的根本不匹配，适应这种表示仍然具有挑战性。表示编码器受益于高维潜伏，捕捉不同的假设......
PPIC Statewide Survey: Californians and the Environment
最新调查的主要结果包括： 最有可能的选民支持泽维尔·贝塞拉而不是史蒂夫·希尔顿，并表示环境问题是他们选择州长的因素之一。大多数可能的选民认为，国家应该放松土地使用和环境限制，以增加住房供应。大多数加州人反对在他们的地区建设人工智能数据中心。
