Peking University（北京大学）

DRM: Diffusion-based Reward Model With Step-wise Guidance

DRM: 基于扩散的奖励模型与逐步引导

Jaxon Zhang, Binxin Yang, Hubery Yin, Chen Li, Jing Lyu

机构 * Peking University（北京大学） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉实验室） 纠错

AI总结 提出基于扩散的奖励模型（DRM），利用预训练扩散模型作为评估骨干，通过逐步评估能力改进强化学习对齐和推理采样，提升图像生成质量。

MSAVBench: Towards Comprehensive and Reliable Evaluation of Multi-Shot Audio-Video Generation

MSAVBench：面向多镜头音频-视频生成的全面可靠评估

Yujie Wei, Yujin Han, Zhekai Chen, Yongming Li, Kaixun Jiang, Zhihang Liu, Quanhao Li, Zhiwu Qing, Xiang Wang, Zhen Xing, Ruihang Chu, Lingyi Hong, Yefei He, Junjie Zhou, Junqiu Yu, Yang Shi, Difan Zou, Kai Zhu, Shiwei Zhang, Yingya Zhang, Yu Liu, Xihui Liu, Hongming Shan

机构 * Fudan University（复旦大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出首个多镜头音频-视频生成基准MSAVBench，通过自适应混合评估框架在四个维度上系统评估19个模型，发现当前系统在导演级控制和细粒度音视频同步上仍存在挑战。

An Empirical Study of Many-Shot In-Context Learning for Machine Translation of Low-Resource Languages

面向低资源语言机器翻译的多示例上下文学习的实证研究

Yinhan Lu, Gaganpreet Jhajj, Chen Zhang, Anietie Andy, David Ifeoluwa Adelani

机构 * Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Athabasca University（阿特拉斯大学） ； Peking University（北京大学） ； Howard University（霍华德大学） 纠错

AI总结 本研究实证分析多示例上下文学习在低资源语言机器翻译中的效果，发现BM25检索可大幅提升数据效率，且ICL能在微调基础上带来额外增益。

Comments 24 pages, 3 figures, 20 tables

Exploring Information Seeking Agent Consolidation

探索信息寻求智能体整合

Guochen Yan, Jialong Wu, Zhengwei Tao, Bo Li, Qintong Zhang, Jiahao Xu, Haitao Mi, Yuejian Fang, Qingni Shen, Wentao Zhang, Zhonghai Wu

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 通过系统实证研究，比较数据级混合与参数级合并两种范式，发现参数级合并能以更低成本达到数据混合的性能，并保留跨域能力。

Position: Reasoning After Perception Means Reasoning Without Vision

立场：感知之后推理意味着无视觉推理

Hongcheng Gao, Zihao Huang, Jingyi Tang, Lin Xu, Xinhao Li, Haoyang Li, Yue Liu, Minhua Lin, Xinlong Yang, Taihang Hu, Ge Wu, Balong Bi, Hongyu Chen, Olive Huang, Wentao Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Nanjing University（南京大学） ； Nankai University（南开大学） 纠错

AI总结 本文质疑多模态研究中语言推理能弥补视觉缺陷的假设，提出“感知-推理”范式导致视觉推理退化为文本空间推理，并通过图灵眼测试验证文本推理无法修复感知失败，主张转向感知内的推理。