New York University（纽约大学）

Fast A/B/n Testing: Exact Multi-Policy Comparison via Tree-Coupled Feedback Sharing

快速A/B/n测试：通过树耦合反馈共享实现精确多策略比较

Yuxiao Wen

机构 * Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学柯朗数学科学研究所） 纠错

AI总结 该研究提出树耦合A/B测试（TCAB）方法，通过树耦合反馈共享实现多策略精确比较，将奖励查询数从JT降至T+o(T)，实验显示其在成本-精度上有显著提升。

From Recovery to Drop-off: How Action Post-training Reduces a VLM's Late-Layer Depth Decodability

从恢复到骤降：动作后训练如何降低视觉语言模型的深层解码能力

Alexander Hackett, Arnaud Denis-Remillard, Axel Cassou

机构 * New York University（纽约大学） ； Reflex ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Maastricht University（马斯特里赫特大学） 纠错

AI总结 该研究探究动作后训练对VLM空间理解的影响，发现VLA存在深层解码能力的“基底”差距与“悬崖”骤降，定位其源于深层MLP干扰，消融该模块可恢复多数解码性能。

Comments Accepted to the archival proceedings track of the Embodied Multimodal Reasoning (EMR) Workshop at ECCV 2026

SportD: How do VLMs physically strategize?

SportD：视觉语言模型能进行物理策略制定吗？

Jasin Cekinmez, Addison J. Wu, Haotian Xia, Kyumin Andrew Shim, Anay Putty, Jinglin Xiao, Zhuohan Liu, Leo Liu, Weining Shen

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Rice University（莱斯大学） ； UC Irvine（加州大学欧文分校） ； POSTECH（浦项科技大学） ； NYU Shanghai（纽约大学上海分校） ； UC Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 研究视觉语言模型在足球场景中能否进行物理策略制定，引入SportD基准，通过控球价值模型评估模型决策，发现模型表现低于职业球员，有偏好低方差低回报动作等问题，为衡量模型物理策略推理提供测试平台。