Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

Thinking with Anchors: Grounded and Efficient Document Reasoning

基于锚点思考：接地且高效的文档推理

Sichen Zhu, Yuchen Zhu, Wenzhuo Xu, Jason Kuen, Wanrong Zhu, Jing Shi, Xuan Shen, Quanyi Wang, Yiwei Wang, Yujun Cai, Bing Shuai, Qin Zhang, Yongxin Chen, Shilong Liu, Molei Tao, Jiuxiang Gu

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Adobe（奥多比公司） ； ZJU（浙江大学） ； NUIST（南京信息工程大学） ； SEU（东南大学） ； Physion Labs（Physion实验室） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 该研究提出面向推理的ADOPD 2026数据集，将多类文档元素转化为视觉锚点，支持区域语义标注、统一视觉-语言接地等能力，解决现有模型在文档计数任务上的不足，推动文档理解向锚点接地的智能方向发展。

Pun Intended: Multi-Agent Translation of Wordplay with Contrastive Learning and Phonetic-Semantic Embeddings

并非双关：基于对比学习与音义嵌入的多智能体文字游戏翻译

Russell Taylor, Benjamin Herbert, Michael Sana

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本研究结合大型语言模型与语言约束，提出三种双关语翻译方法，其多智能体系统在CLEF JOKER 2025竞赛中获专家评估第一，可改善文字游戏翻译效果。

Searching for Sound-Meaning Collisions: Graph-Based Affordance Retrieval and Multi-Evaluator Ranking for Pun Translation at CLEF 2026 JOKER Task 2

寻找音义碰撞：CLEF 2026 JOKER任务2中基于图的可供性检索与多评估者排名的双关语翻译

Russell Taylor, Adam Brikman, Prateek Awate

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 该研究针对CLEF 2026 JOKER任务2，提出基于图的可供性检索与多评估者排名的双关语翻译方法，证实检索音义可供性是计算双关语翻译的核心瓶颈，结果契合Low的设想。

Comments CLEF 2026 Working Notes, 21-24 September 2026, Jena, Germany

Perception Before Reasoning: Dynamic Latent Reasoning for Video Understanding and Question Answering

推理前的感知：面向视频理解与问答的动态隐式推理

Haotian Xia, Zilin Xiao, Junbo Zou, Vicente Ordonez, Hanjie Chen

机构 * Rice University（莱斯大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 该研究针对视频问答现有方法依赖长文本思维链的问题，提出DyLaR模型，通过动态调整感知与推理隐式变量的使用，在9个视频基准上提升准确率且缩短响应长度。

Discretization and Statistical Consistency of Functional Flow Matching

函数流匹配的离散化与统计一致性

Lennon J. Shikhman

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 该研究针对函数流匹配的离散化问题，证明了有限秩重构下的强L²收敛性，推导了Wasserstein界与超额风险项，给出了端到端收敛速率的显式结果。

Comments 31 pages, 2 tables

SimFoundry: Modular and Automated Scene Generation for Policy Learning and Evaluation

SimFoundry: 用于策略学习和评估的模块化自动化场景生成

Nadun Ranawaka, Josiah Wong, Wei-Lin Pai, Wei-Teng Chu, Tianyuan Dai, Masoud Moghani, Hang Yin, Yunfan Jiang, Wesley Durbano, Brandon Huynh, Yu Fang, Danfei Xu, Ruohan Zhang, Li Fei-Fei, Linxi Fan, Bowen Wen, Ajay Mandlekar, Yuke Zhu

机构 * NVIDIA ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出SimFoundry系统，从视频零样本构建仿真场景，支持对象、场景和任务编辑，生成数字孪生与数字表亲，提升策略在真实世界的泛化能力，实验显示仿真评估与真实性能高度相关。

Pun Intended: Multi-Agent Translation of Wordplay with Contrastive Learning and Phonetic-Semantic Embeddings for CLEF JOKER 2025 Task 2

并非双关：结合对比学习与音义嵌入的多智能体双关语翻译方法，用于CLEF JOKER 2025任务2

Russell Taylor, Benjamin Herbert, Michael Sana

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Peoples' Friendship University of Russia (RUDN University)（俄罗斯人民友谊大学） ； Joint Institute for Nuclear Research（联合核子研究中心） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Skövde（斯德哥尔摩大学） 纠错

AI总结 本研究针对跨语言双关语翻译难题，提出结合对比学习、音义嵌入与多智能体生成器-判别器框架的三阶段方法，在CLEF JOKER 2025任务2竞赛中获第一、第二名，推动了双关语翻译研究。

Journal ref CEUR Workshop Proceedings, Vol-4038, pp. 2870-2888, 2025