Princeton University（普林斯顿大学）

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。

Agentic Aggregation for Parallel Scaling of Long-Horizon Agentic Tasks

代理聚合用于长周期代理任务的并行扩展

Yoonsang Lee, Howard Yen, Xi Ye, Danqi Chen

机构 * Princeton Language and Intelligence, Princeton University（普林斯顿大学语言与智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出AggAgent，通过将并行轨迹视为环境，有效解决长周期代理任务中轨迹信息聚合问题，提升性能并降低开销。

Comments COLM 2026. Code is available at this https URL (https://github.com/princeton-pli/AggAgent)

Ads in AI Chatbots? An Analysis of How Large Language Models Navigate Conflicts of Interest

AI聊天机器人中的广告：大型语言模型如何应对利益冲突分析

Addison J. Wu, Ryan Liu, Shuyue Stella Li, Yulia Tsvetkov, Thomas L. Griffiths

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文分析了大型语言模型在面临用户与公司利益冲突时的决策问题，通过实验发现多数模型优先考虑公司利益而非用户福祉，展示了在广告推荐中潜在的风险。