University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

Does LLM Alignment Really Need Diversity? An Empirical Study of Adapting RLVR Methods for Moral Reasoning

LLM对齐真的需要多样性吗？对道德推理适应RLVR方法的实证研究

Zhaowei Zhang, Xiaohan Liu, Xuekai Zhu, Junchao Huang, Ceyao Zhang, Zhiyuan Feng, Yaodong Yang, Xiaoyuan Yi, Xing Xie

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； CUHKSZ（香港中文大学（深圳）） ； THU（清华大学） 纠错

AI总结 本文通过实证研究发现，LLM对齐任务并不需要多样性算法，标准奖励最大化RLVR方法在道德推理中同样有效。

MoXaRt: Audio-Visual Object-Guided Sound Interaction for XR

MoXaRt: 基于音频视觉对象的XR声音交互

Tianyu Xu, Sieun Kim, Qianhui Zheng, Ruoyu Xu, Tejasvi Ravi, Anuva Kulkarni, Katrina Passarella-Ward, Junyi Zhu, Adarsh Kowdle

机构 * Google Mountain View CA USA（谷歌山景城） ； University of Michigan Ann Arbor MI USA（密歇根大学安 Arbor分校） ； Columbia University New York NY USA（哥伦比亚大学） ； Google San Francisco CA USA（谷歌旧金山） 纠错

AI总结 MoXaRt通过音频视觉线索分离交织声源，提升XR环境中的语音可懂度和社交参与度。