Stanford University（斯坦福大学）

One Frozen Simulator Is Not Enough: Simulator Collapse in Multi-Agent RL

单个冻结模拟器不够：多智能体强化学习中的模拟器崩溃问题

Simon Yu, Nicholas Tomlin, Marwa Abdulhai, Ximing Lu, Derek Chong, Abe Hou, Dilara Soylu, Sergey Levine, Christopher D. Manning, Weiyan Shi

机构 * Northeastern University（东北大学） ； New York University（纽约大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 针对人机交互多智能体强化学习中单个LLM模拟器导致的策略泛化缺陷，提出Verbalized Sampling和Co-Training两种方案，在多轮基准测试和真实用户研究中显著提升了性能，发布了开源框架SCOPE。

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Pixel-Space Diffusion Transformers

像素空间扩散变换器

Renye Yan, Jikang Cheng, You Wu, Ling Liang, Wei Peng, Athanasios V. Vasilakos, Qingyu Zhao, Yu Zhang, Yimao Cai, Kilian M. Pohl, Guoying Zhao

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Oulu（奥卢大学） 纠错

AI总结 本文探讨像素空间扩散变换器，针对潜在扩散模型的局限，研究直接对原始像素建模的像素空间扩散方法，介绍其在高维建模中的挑战与多模态建模优势，从多方面回顾pDiTs，总结方法、识别挑战并展望未来方向。

Pop-Up Distractions Reveal Bag-of-Events Behavior in Video Large Language Models

弹出式干扰揭示视频大语言模型中的事件袋行为

Oscar Chew, Serhii Honcharenko, Qian-Hui Chen, Patricia Lu, Dishant Zaveri, Khoa D. Doan, Kuan-Hao Huang

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； National Taiwan University（台湾国立大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； VinUniversity（文大学） 纠错

AI总结 通过插入无关广告片段，发现视频大语言模型常将不同片段的事件错误关联，表现出将视频视为事件集合而非时间序列的“事件袋”行为。

RankByGene: Gene-Guided Histopathology Representation Learning Through Cross-Modal Ranking Consistency

RankByGene: 通过跨模态排序一致性实现基因引导的组织病理学表示学习

Wentao Huang, Meilong Xu, Xiaoling Hu, Shahira Abousamra, Aniruddha Ganguly, Saarthak Kapse, Alisa Yurovsky, Prateek Prasanna, Tahsin Kurc, Joel Saltz, Michael L. Miller, Chao Chen

机构 * Stony Brook University（石英溪大学） ； Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（阿提诺拉A.马丁努斯生物医学影像中心，麻省总医院和哈佛医学院） ； Department of Biomedical Data Science, Stanford University（生物医学数据科学系，斯坦福大学） ； Department of Pathology and Cell Biology, Columbia University（病理学与细胞生物学系，哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 提出基于排序对齐损失的框架，利用教师-学生网络自监督知识蒸馏，解决空间转录组学与组织学图像的对齐问题，在基因表达预测、切片分类和生存分析任务中表现优异。

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