University of Toronto（多伦多大学）

Causal Risk Minimization for High-Dimensional Treatments

高维处理变量的因果风险最小化

Nikita Dhawan, Arnav Paruthi, Andrew Kim, Lovedeep Gondara, Jekaterina Novikova, Chris J. Maddison

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Vanguard（先锋） 纠错

AI总结 针对高维处理空间（如文本）的因果推断，提出通过分解因果误差为矩平衡误差序列并优化高阶平衡目标，以及将高维处理投影到低维属性的方法，实现无需属性特定训练的因果估计。

Comments 18 pages, 4 figures

QUACK: Questioning, Understanding, and Auditing Communicated Knowledge in Multimodal Social Deduction Agents

QUACK: 多模态社交推理智能体中的沟通知识质疑、理解与审计

Ye Yuan, Rui Song, Weien Li, Zeyu Li, Haochen Liu, Xiangyu Kong, Changjiang Han, Yonghan Yang, Zichen Zhao, Zixuan Dong, Fuyuan Lyu, Bowei He, Haolun Wu, Jikun Kang, Xue Liu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； MBZUAI - Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（MBZUAI - 摩苏尔·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Salesforce 纠错

AI总结 提出QUACK框架，通过游戏结果、行为轨迹和话语一致性三级评估，自动审计多模态社交推理智能体语言与感知行为的一致性，发现最强智能体仍有15.1%的空间幻觉和过半无据指控。

E$^3$C: Video Generation with 3D Environmental Memory and Ego-Exo Human Pose Control

E$^3$C: 具有3D环境记忆和自我-外部人体姿态控制的视频生成

Qiao Gu, Lingni Ma, Adam W Harley, Richard Newcombe, Florian Shkurti, Julian Straub

机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出E$^3$C可控视频扩散框架，通过3D点云记忆和双通道人体控制（自我与外骨骼），实现物理一致的自我中心视频生成。

Comments Preprint. Project Page: https://e3c-videogen.github.io/

LuxRemix: Lighting Decomposition and Remixing for Indoor Scenes

LuxRemix: 室内场景的光照分解与重新混合

Ruofan Liang, Norman Müller, Ethan Weber, Duncan Zauss, Nandita Vijaykumar, Peter Kontschieder, Christian Richardt

机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出一种基于图像的光照分解模型，从多视图场景捕获中分解室内光照为独立光源，并通过多视图光照协调集成到可重光照的3D高斯溅射表示中，实现交互式光源编辑。

Comments CVPR 2026. Project page: https://luxremix.github.io

EvoEmo: Towards Evolved Emotional Policies for Adversarial LLM Agents in Multi-Turn Price Negotiation

EvoEmo：面向多轮价格谈判中对抗性LLM智能体的进化情感策略

Yunbo Long, Liming Xu, Lukas Beckenbauer, Yuhan Liu, Alexandra Brintrup

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） ； Rotman School of Management, University of Toronto（多伦多大学罗特曼管理学院） ； TUM School of Management, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学管理学院） ； The Alan Turing Institute, London, UK（伦敦阿尔安·图灵研究院） 纠错

AI总结 提出EvoEmo进化强化学习框架，通过将情感状态转移建模为马尔可夫决策过程并采用种群遗传优化，动态优化多轮谈判中的情感表达，显著提升LLM智能体的谈判成功率、效率和买家节省。

Continual Model-Based Reinforcement Learning with Hypernetworks

基于超网络的连续模型强化学习

Yizhou Huang, Kevin Xie, Homanga Bharadhwaj, Florian Shkurti

机构 * Division of Engineering Science, University of Toronto, Canada（多伦多大学工程科学系） ； Department of Computer Science, University of Toronto, Canada（多伦多大学计算机科学系） 纠错

AI总结 提出HyperCRL方法，利用任务条件超网络在序列任务中持续学习动力学模型，避免重新训练并固定存储开销，在机器人 locomotion 和 manipulation 任务中优于现有持续学习方法。

Comments Updated link to project website in the abstract. 7 pages (+2 pages in appendix), 8 figures. In proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation