University of Toronto（多伦多大学）

Gamma-World: Generative Multi-Agent World Modeling Beyond Two Players

Gamma-World: 超越双玩家的生成式多智能体世界建模

Fangfu Liu, Kai He, Tianchang Shen, Tianshi Cao, Sanja Fidler, Yueqi Duan, Jun Gao, Igor Gilitschenski, Zian Wang, Xuanchi Ren

机构 * NVIDIA ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

AI总结 提出一种生成式多智能体世界模型，通过Simplex Rotary Agent Encoding实现智能体置换等价性，并采用Sparse Hub Attention降低跨智能体注意力成本，支持多玩家交互视频生成。

Comments Project Page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/gamma-world

DisasterBench: Benchmarking LLM Planning under Typed Tool Interface Constraints

DisasterBench: 在类型化工具接口约束下基准测试LLM规划

Zhitong Chen, Kai Yin, Weifeng Zhang, Zhiyuan Wang, Xiangjue Dong, Chengkai Liu, Zhewei Liu, Yiming Xiao, Ali Mostafavi, James Caverlee

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出DisasterBench基准，通过类型化工具接口评估LLM在灾害响应中的结构化多智能体规划能力，并引入首次故障点（FPoF）方法进行步骤级故障归因，揭示语义推理与执行约束之间的差距。

Explicit Critic Guidance for Aligning Diffusion Models

显式评论家引导的对齐扩散模型

Zhengyang Liang, Qihang Zhang, Ceyuan Yang

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出一种状态对齐的潜在演员-评论家框架，通过将扩散模型自身作为时间步条件价值函数，实现轨迹级PPO训练和推理时引导，在单/多奖励基准上优于先前方法。

Tensor Memory: Fixed-Size Recurrent State for Long-Horizon Transformers

张量记忆：用于长程Transformer的固定大小循环状态

Kabir Swain, Sijie Han, Daniel Karl I. Weidele, Mauro Martino, Antonio Torralba

机构 * Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA（麻省理工学院） ； IBM Research, Cambridge, MA, USA（IBM研究院） ； University of Toronto, Toronto, Canada（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出张量记忆模块，通过固定大小的3D循环张量状态增强Transformer，以解耦状态容量与输入长度，并保持空间归纳偏置，适用于长程视频理解。

Hurwitz Quaternion Multiplicative Quantization for KV Cache Compression

Hurwitz四元数乘法量化用于KV缓存压缩

Kabir Swain, Sijie Han, Daniel Karl I. Weidele, Mauro Martino, David Cox, Antonio Torralba

机构 * Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA（麻省理工学院） ； IBM Research, Cambridge, MA, USA（IBM研究院） ； University of Toronto, Toronto, Canada（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出一种免校准的Hurwitz四元数乘法量化方法，通过将K/V的4元素块视为四元数并用量化乘积编码，在约5比特下匹配fp16困惑度，实现高达5.05倍KV缓存压缩。

SparseOpt: Addressing Normalization-induced Gradient Skew in Sparse Training

SparseOpt：解决稀疏训练中归一化引起的梯度倾斜

Mohammed Adnan, Rohan Jain, Tom Jacobs, Ekansh Sharma, Rahul G. Krishnan, Rebekka Burkholz, Yani Ioannou

机构 * University of Calgary（卡尔加里大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA海德堡信息安全中心） 纠错

AI总结 针对动态稀疏训练收敛慢的问题，通过分析批归一化对稀疏训练的不利影响，提出稀疏感知优化器SparseOpt，实现更快的收敛和更好的泛化。

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