Cornell University（康奈尔大学）

Reinforcing privacy reasoning in LLMs via normative simulacra from fiction

通过小说中的规范仿像强化大语言模型的隐私推理

Matt Franchi, Madiha Zahrah Choksi, Harold Triedman, Helen Nissenbaum

机构 * Cornell Tech（康奈尔科技） 纠错

AI总结 本文通过从小说中提取规范仿像，结合监督学习和GRPO强化学习，提升大语言模型的隐私推理能力，验证了小说来源的规范仿像在现实领域中的有效性。

Adaptive Moments are Surprisingly Effective for Plug-and-Play Diffusion Sampling

自适应矩在即插即用扩散采样中出人意料地有效

Christian Belardi, Justin Lovelace, Kilian Q. Weinberger, Carla P. Gomes

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 本文提出利用自适应矩估计来稳定扩散采样中的噪声似然分数，通过实验证明该方法在图像修复和类别条件生成任务中优于复杂方法，提升了对齐效果。

Beyond the Frame: Generating 360 Panoramic Videos from Perspective Videos

超越帧限：从视角视频生成360度全景视频

Rundong Luo, Matthew Wallingford, Ali Farhadi, Noah Snavely, Wei-Chiu Ma

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文提出从视角视频生成完整全景视频的方法，通过设计几何与运动感知操作提升生成质量，实现空间与时间一致性，应用于视频稳定、视角控制和交互式视觉问答。

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