Cornell University（康奈尔大学）

WAter: A Workload-Adaptive Knob Tuning System based on Workload Compression

WAter: 基于工作负载压缩的面向工作负载的调优系统

Yibo Wang, Jiale Lao, Chen Zhang, Cehua Yang, Jianguo Wang, Mingjie Tang

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Sichuan University（四川大学） 纠错

AI总结 WAter通过将调优过程划分为多个时间片，并在每个时间片中评估工作负载的小子集，显著降低了调优成本，同时提升了性能。

MovieRecapsQA: A Multimodal Open-Ended Video Question-Answering Benchmark

MovieRecapsQA: 一种多模态开放式视频问答基准

Shaden Shaar, Bradon Thymes, Sirawut Chaixanien, Claire Cardie, Bharath Hariharan

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 本文提出MovieRecapsQA基准，通过电影回顾视频生成8200个开放式问题及事实，构建无参考评估指标，评估多模态能力，发现视觉感知是主要瓶颈。

Comments CVPR 2026

Balancing Multi-modal Sensor Learning via Multi-objective Optimization

通过多目标优化平衡多模态传感器学习

Heshan Fernando, Quan Xiao, Parikshit Ram, Yi Zhou, Horst Samulowitz, Nathalie Baracaldo, Tianyi Chen

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 本文提出MIMO方法，通过多目标优化平衡多模态传感器学习，提升系统可靠性并减少计算开销。