Commercial Persuasion in AI-Mediated Conversations
人工智能调解对话中的商业说服
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 研究探讨了人工智能调解对话中商业说服的影响，发现基于LLM的说服使用户选择赞助产品率提高近三倍，且大多数参与者未能察觉促销倾向。
高校专区
Princeton University（普林斯顿大学）
PlayWorld: Learning Robot World Models from Autonomous Play
PlayWorld: 从自主玩耍中学习机器人世界模型
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
AI总结 PlayWorld通过自主玩耍数据训练高保真视频世界模拟器，解决了传统方法在物理交互预测上的不足，提升了机器人操控任务的预测精度和政策性能。
Comments Website: https://robot-playworld.github.io/
VERDI: VLM-Embedded Reasoning for Autonomous Driving
VERDI：嵌入视觉语言模型的自动驾驶推理
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Torc Robotics
AI总结 VERDI通过在训练时整合视觉语言模型的推理过程和常识知识，提升自动驾驶系统的决策能力，实现更高效的模块化架构，同时保持快速推理速度。
Understanding Task Representations in Neural Networks via Bayesian Ablation
通过贝叶斯消融理解神经网络中的任务表示
机构 * Princeton Laboratory for Artificial Intelligence, Princeton University（普林斯顿大学普林斯顿人工智能实验室） ； Princeton Neuroscience Institute, Princeton University（普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所） ； Department of Psychology, Princeton University（普林斯顿大学心理学系） ； Department of Philosophy and Center for Statistics and Machine Learning, Princeton University（普林斯顿大学哲学系与统计与机器学习中心）
AI总结 本文提出一种概率框架，用于解释神经网络中的潜在任务表示，通过信息论方法揭示模型的表示分布性、流形复杂性和多义性。
Comments Accepted at CLeaR 2026 (5th Conference on Causal Learning and Reasoning). 13 pages, 3 figures, plus appendix
