University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

AMBUSH: Collaborative Capture in Complex Environments with Neural Acceleration

AMBUSH：复杂环境下的协作捕获与神经加速

Junfeng Chen, YinHang Luo, Xinyi Wang, Junrui Li, Meng Guo

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； Distributed Autonomous Systems and Control Lab, University of Michigan（密歇根大学分布式自主系统与控制实验室） 纠错

AI总结 提出基于“伏击”策略的参数化方法，结合混合蒙特卡洛树搜索与神经加速，实现多个慢速追捕者在复杂环境中高效捕获快速逃逸者。

What's a Credit Worth? A Market Framework for Attribution-Aware Compensation in Generative Music

信用值多少钱？生成音乐中归因感知补偿的市场框架

Luyang Zhang, Xirui Jiang, Junwei Deng, Beibei Li, Jiaqi W. Ma, Chris Donahue

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 针对生成式AI音乐训练中创作者补偿问题，提出基于数据归因评分的支付框架，考虑目录级归因和信噪比，分析福利最优合同形式，实验表明噪声归因降低福利。

Typography-Based Monocular Distance Estimation for Advanced Driver-Assistance Systems

基于印刷字体的单目距离估计用于高级驾驶辅助系统

Manognya Lokesh Reddy, Zheng Liu

机构 * University of Michigan-Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校） 纠错

AI总结 提出利用后车牌字符高度等标准尺寸，通过单目相机检测车牌并测量字符高度、笔画宽度等，结合状态识别和相机投影，实现低成本、高精度的前车距离估计，误差小于0.13米。

Comments 23 pages, 11 figures

ASPIRE: Agentic /Skills Discovery for Robotics

ASPIRE: 面向机器人的智能体技能发现

Runyu Lu, Yubo Wu, Ethan Kou, Letian Fu, Wenli Xiao, Ajay Mandlekar, Yinzhen Xu, Guanya Shi, Ken Goldberg, Ang Chen, Mosharaf Chowdhury, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan, Guanzhi Wang

机构 * NVIDIA（英伟达） ； UMich（密歇根大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； CMU（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出ASPIRE系统，通过闭环执行、技能库积累和进化搜索，自主编写和优化机器人控制程序，在扰动、多机器人协作和长时域任务上显著超越现有方法，并实现零样本泛化与仿真到现实的技能迁移。

Comments 43 pages, 12 figures, 9 tables. Project page: https://research.nvidia.com/labs/gear/aspire/

From Personas to Plot: Character-Grounded Multi-Agent Story Generation for Long-Form Narratives

从角色到情节：基于角色的多智能体长篇小说生成

Aayush Aluru, Chloe Ho, Muhammad Hammouri, Kerry Luo, Myra Malik, Ryan Lagasse, Arjun Bahuguna, Vasu Sharma

机构 * Pocket FM ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学） 纠错

AI总结 提出MAGNET多智能体叙事引擎和ATLAS幻觉检测管线，通过角色代理和世界状态追踪，在100页故事中减少41%注释和50%幻觉，实现连贯长篇小说生成。

Semi-Bandit Learning for Monotone Stochastic Optimization

单调随机优化的半强盗学习

Arpit Agarwal, Rohan Ghuge, Viswanath Nagarajan, Zhengjia Zhuo

机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 针对未知分布下的单调随机优化问题，提出一种半强盗在线学习算法，在仅观测被探测变量样本的情况下，实现相对于最优近似算法的√(T log T)遗憾界，并扩展到删失和二元反馈场景。

Comments Full version (and extension) of FOCS 2024 paper. Fixes some missing assumptions in our results for continuous distributions. Also adds extensions to censored and binary feedback settings (along with applications) Revision: We improved the $k$ dependence