Meituan（美团）

TR-ICRL: Test-Time Rethinking for In-Context Reinforcement Learning

TR-ICRL：基于上下文的强化学习中的测试时重新思考

Wenxuan Jiang, Yuxin Zuo, Zijian Zhang, Xuecheng Wu, Zining Fan, Wenxuan Liu, Li Chen, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao, Xiaolong Jin, Ninghao Liu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Meituan（美团） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 TR-ICRL通过在推理过程中重新思考来解决ICRL中的奖励估计问题，通过伪标签生成反馈，提升模型在推理和知识密集型任务中的性能。

Comments 14 pages, 7 figures

Q-REAL: Towards Realism and Plausibility Evaluation for AI-Generated Content

Q-REAL：迈向AI生成内容真实性和可信度评估

Shushi Wang, Zicheng Zhang, Chunyi Li, Wei Wang, Liya Ma, Fengjiao Chen, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao, Guangtao Zhai, Xiaohong Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Meituan（美团） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 本文提出Q-REAL数据集，用于细粒度评估AI生成图像的真实性和可信度，通过标注实体位置和设计判断问题，提升生成模型性能。