Northeastern University（东北大学）

WebTestBench: Evaluating Computer-Use Agents towards End-to-End Automated Web Testing

WebTestBench: 评估面向端到端自动化网页测试的计算机使用代理

Fanheng Kong, Jingyuan Zhang, Yang Yue, Chenxi Sun, Yang Tian, Shi Feng, Xiaocui Yang, Daling Wang, Yu Tian, Jun Du, Wenchong Zeng, Han Li, Kun Gai

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

AI总结 本文提出WebTestBench基准，用于评估端到端自动化网页测试能力，揭示现有方法在测试完整性、检测瓶颈和长周期交互可靠性方面的不足。

Comments 24 pages, code: https://github.com/friedrichor/WebTestBench

MSRL: Scaling Generative Multimodal Reward Modeling via Multi-Stage Reinforcement Learning

MSRL: 通过多阶段强化学习扩展生成多模态奖励建模

Chenglong Wang, Yifu Huo, Yang Gan, Qiaozhi He, Qi Meng, Bei Li, Yan Wang, Junfu Liu, Tianhua Zhou, Jingbo Zhu, Tong Xiao

机构 * Northeastern University, Shenyang, China（东北大学（沈阳）） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出MSRL方法，通过多阶段强化学习在有限多模态数据下扩展生成多模态奖励模型，提升视觉理解和生成任务性能，无需额外标注数据。

Comments Accepted by CVPR 2026

PowerGenie: Analytically-Guided Evolutionary Discovery of Superior Reconfigurable Power Converters

PowerGenie：基于分析指导的进化发现更优可重构功率转换器

Jian Gao, Yiwei Zou, Abhishek Pradhan, Wenhao Huang, Yumin Su, Kaiyuan Yang, Xuan Zhang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学电气与计算机工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Rice University, Houston, TX, USA（稻谷大学电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 PowerGenie通过自动化分析框架和进化微调方法，在大规模设计空间中发现高性能可重构功率转换器，实现更高的语法有效性、功能有效性及性能指标。