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

Zero Shot Coordination for Sparse Reward Tasks with Diverse Reward Shapings

稀疏奖励任务中具有多样化奖励塑造的零 shot 协调

Keenan Powell, Peihong Yu, Pratap Tokekar

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于随机奖励塑造的多智能体强化学习方法，通过4种算法选择策略训练多个方法，提升在Overcooked环境中的稀疏奖励表现，改进率达62.2%-119.2%。

Learning Illumination Control in Diffusion Models

在扩散模型中学习光照控制

Nishit Anand, Manan Suri, Christopher Metzler, Dinesh Manocha, Ramani Duraiswami

机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

AI总结 本文提出一个完全开源的管道，通过生成光照控制训练三元组来改进扩散模型的光照控制，实验显示在感知相似性、结构相似性和身份保持方面优于基线模型。

Comments Accepted to ICLR 2026 ReALM-GEN Workshop on Diffusion Models. Project Website: https://nishitanand.github.io/relighting-diffusion-website