Cornell University（康奈尔大学）

The generator is the tracker: Multi-object tracking by painting persistent identity colours

生成器即跟踪器：通过绘制持久身份颜色进行多目标跟踪

Haiyu Yang, Miel Hostens

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 研究多目标跟踪问题，核心方法是用轻量级LoRA微调文本到视频扩散模型生成带持久身份颜色的视频，无需传统跟踪组件。主要贡献是在DanceTrack测试服务器上达到40.3 HOTA，有独特错误分布，颜色分配可在遮挡后重新识别身份。

FormulaCode: Evaluating Agentic Optimization on Large Codebases

FormulaCode: 评估在大规模代码库上进行代理优化

Atharva Sehgal, James Hou, Akanksha Sarkar, Ishaan Mantripragada, Swarat Chaudhuri, Jennifer J. Sun, Yisong Yue

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 FormulaCode是一个评估大型真实代码库上代理优化能力的基准，包含957个从科学Python仓库挖掘出的性能瓶颈，配以专家撰写的补丁和平均264.6个社区维护的性能工作负载，揭示了前沿LLM代理在多目标优化上的重大挑战。

Comments ICML Camera Ready Version

Extracting memorized pieces of (copyrighted) books from open-weight language models

从开放式语言模型中提取记忆中的（受版权保护）书籍

A. Feder Cooper, Mark A. Lemley, Allison Casasola, Ahmed Ahmed, Aaron Gokaslan, Amy B. Cyphert, Christopher De Sa, Daniel E. Ho, Percy Liang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； West Virginia University（西弗吉尼亚大学） 纠错

AI总结 研究通过测量书籍在语言模型中的记忆程度，发现大多数模型不完整记忆书籍，但部分模型如Llama 3.1 70B能完整记忆某些书籍，对版权案件有重要影响。

Comments COLM 2026

Computing Evolutionarily Stable Strategies in Imperfect-Information Games

不完全信息博弈中的进化稳定策略计算

Sam Ganzfried

机构 * Ganzfried Research, Cornell University（甘兹弗里德研究，康奈尔大学） 纠错

AI总结 提出一种算法计算对称完美回忆不完全信息扩展式博弈中的进化稳定策略，适用于两人及多人博弈，能处理退化与非退化情形，并具有任意时间特性。

Physically-Feasible Reactive Synthesis for Terrain-Adaptive Locomotion

用于地形自适应运动的物理可行反应式合成

Ziyi Zhou, Qian Meng, Hadas Kress-Gazit, Ye Zhao

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 针对四足动物在动态变化地形的运动规划问题，提出综合规划框架，结合反应式合成与混合整数凸规划，采用符号修复机制，经实验验证该框架能识别缺失技能并在关键环境有效响应。