The University of Hong Kong（香港大学）

PlayWorld: Benchmarking World Models with Agent Players over Long-Horizon Objectives

PlayWorld：基于智能体玩家的长程目标世界模型基准测试

Kaixin Ding, Xi Chen, Minghong Cai, Zhiyuan Xu, Yiyang Wang, Yuxiang Lu, Junyi Li, Shuyang Chen, Yuan Gao, Xin Tao, Pengfei Wan, Hengshuang Zhao

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 该研究针对现有世界模型跨模型公平比较的难题，推出含171个场景的PlayWorld基准，通过多模态智能体玩家从多维度评估9种先进世界模型，发现其长程交互式目标表现仍不可靠。

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Making AI-Generated Feedback Matter: A Large-Scale Study of Feedback Workflows and Student Enactment

让AI生成的反馈发挥作用：从提供到学生执行

Omar Alsaiari, Nilufar Baghaei, Jason M. Lodge, Dragan Gaševi'c, Naomi Winstone, Hassan Khosravi

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； University of Surrey（萨里大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 该研究通过13037名学生的大规模准实验，发现主动构建的AI反馈执行工作流可显著提升学生对AI反馈的接受度、自我评估信心及作品质量，强调需设计针对性AI反馈工作流。

Cross-Calibrated Confidence Fields for Local Risk Updates

论局部总体风险证书

Mingzhi Song

机构 * Department of Mathematics, The University of Hong Kong（香港大学数学系） 纠错

AI总结 本文提出局部总体风险增量证书，用于在模型更新时提供风险控制，通过双边置信带判断更新是否接受。

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