University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

Evolving in the Agent Jungle via History-Informed Opponent Awareness

在智能体丛林中通过历史感知的对手意识进化

Zhaofeng Zhang, Linhan Xia, Rui Liu, Yihao Wang, Binrui Shen, Shengxin Zhu

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Tencent（腾讯） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Beijing Normal–Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院） 纠错

AI总结 针对多智能体环境中对手策略持续进化导致静态技能修改方法失效的问题，提出OASE方法，通过历史快照锚定的配对比较选择有益技能修改，在两类场景中实现更低均衡距离与更少无效策略变更。

Can Urban Blight Be Accessed with Vision-language Models: A Case Study in Detroit

能否用视觉-语言模型评估城市衰败：以底特律为例

Xiaohao Yang, Aohua Tian, Derek Van Berkel, Xu Qiang, Mark Lindquist

机构 * School for Environment and Sustainability（环境与可持续发展学院） ； School of Information（信息学院） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 本研究以底特律为案例，提出基于开源大视觉-语言模型的多视角住宅衰败评估框架，经实验验证该框架可低成本跟踪住房状况，为传统调查提供补充。

Comments 19 pages, 11 figures

STAR-VLM: Spatiotemporal Grounding Vision-Language Models for Motion and Velocity Estimation via Automotive Radar Supervision

STAR-VLM：基于汽车雷达监督的时空视觉语言模型，用于运动与速度估计

Pou-Chun Kung, Aryaman Rao, Utkrisht Sahai, Hemanth Murali, Yi Liu, Rui-Yu Lin, Katherine A. Skinner

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 该研究提出STAR-VLM框架，利用汽车雷达监督提升时空视觉语言模型的运动推理与度量速度估计能力，在驾驶场景相关任务上实现了优于特定任务方法的最先进性能。

Scoring Rules! Statistical and Strategic Alignment for Text Evaluation Metrics

评分规则！文本评估指标的统计对齐与策略对齐

Shengwei Xu, Yuxuan Lu, Yifan Wu, Jason Hartline, Grant Schoenebeck

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Peking University（北京大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 该研究针对文本评估指标，提出统计与策略对齐概念及三项测试原则，开发基于互信息的指标设计框架，发现 LLM-as-a-Judge 相关性高但易操纵，新指标鲁棒性强且相关性具竞争力。