MoCA: Implicit Social Context Analysis
MoCA:隐式社会语境分析
机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) ; University of Oxford(牛津大学) ; Wuhan University(武汉大学)
AI总结 本文提出隐式社会语境分析(MoCA)新任务,构建含3108个实例的基准数据集,提出CoDAR框架提升模型性能,但模型与人类推理仍存差距,凸显隐式社会理解难度。
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MoCA:隐式社会语境分析
机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) ; University of Oxford(牛津大学) ; Wuhan University(武汉大学)
AI总结 本文提出隐式社会语境分析(MoCA)新任务,构建含3108个实例的基准数据集,提出CoDAR框架提升模型性能,但模型与人类推理仍存差距,凸显隐式社会理解难度。
无参数动态遗憾:时变移动成本、延迟反馈和记忆
机构 * University of Iowa(爱荷华大学) ; National University of Singapore(新加坡国立大学)
AI总结 本文提出一种新算法,在具有时变移动成本的在线凸优化中,首次实现了比较器自适应的动态遗憾界,并应用于延迟反馈和时变记忆问题。
Comments 28 pages; v2: ICML 2026; v3: typos + fixed document outline