University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

Video-Robin: Autoregressive Diffusion Planning for Intent-Grounded Video-to-Music Generation

Video-Robin：基于意图的视频到音乐生成的自回归扩散规划

Vaibhavi Lokegaonkar, Aryan Vijay Bhosale, Vishnu Raj, Gouthaman KV, Ramani Duraiswami, Lie Lu, Sreyan Ghosh, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学College Park分校） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 Video-Robin通过结合自回归规划与扩散合成，实现高质量的语义对齐音乐生成，相比传统方法在速度和质量上均有显著提升。

Capabilities and Evaluation Biases of Large Language Models in Classical Chinese Poetry Generation: A Case Study on Tang Poetry

大型语言模型在古典汉语诗歌生成中的能力与评估偏差：以唐诗为例

Bolei Ma, Yina Yao, Anna-Carolina Haensch

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学College Park分校） 纠错

AI总结 本文通过三步评估框架，分析了六个先进LLM在唐诗生成中的表现，揭示了LLM在模仿统计模式时对机器生成诗歌的系统性高估问题，强调了需要混合人类-模型验证框架的重要性。

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