Princeton University（普林斯顿大学）

Can We Really Learn One Representation to Optimize All Rewards?

我们真的能学习一种表示来优化所有奖励吗？

Chongyi Zheng, Royina Karegoudra Jayanth, Benjamin Eysenbach

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 研究无监督预训练中通过交互的无监督学习，聚焦前向 - 后向表示学习。通过理论分析阐明其表示存在条件及收敛情况，提出更易理解和优化的变体。实验表明该变体误差更小、零样本性能提升，还能为下游任务提供有效初始化。

Explain Before You Answer: A Survey on Compositional Visual Reasoning

回答之前先解释：组合视觉推理综述

Fucai Ke, Joy Hsu, Zhixi Cai, Zixian Ma, Xin Zheng, Xindi Wu, Sukai Huang, Weiqing Wang, Pari Delir Haghighi, Gholamreza Haffari, Ranjay Krishna, Jiajun Wu, Hamid Rezatofighi

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） 纠错

AI总结 综述2023年至2025年组合视觉推理文献，形式化核心定义，追溯范式转变，编目基准指标，提炼见解、识别挑战并概述方向，为该领域提供统一分类、历史路线图和批判性展望。

Comments Project Page: https://github.com/pokerme7777/Compositional-Visual-Reasoning-Survey