University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

STEREOFLOW: Progressive Stereo Matching with StereoDiT and Transition Flow Matching

STEREOFLOW：基于StereoDiT和过渡流匹配的渐进式立体匹配

Hao Wang, Haoran Geng, Xiaotong Yang, Jing Tang, Songlin Wei, Linlong Lang, Yeying Jin, Zheng Zhu, Zhaoxin Fan, Biao Leng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google（谷歌公司） ； State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学智能制造装备与技术国家重点实验室） ； Tencent（腾讯公司） ； GigaAI（未知（可能是公司或组织，由于未找到确切对应中文名，按原文保留）） 纠错

AI总结 研究针对立体匹配问题，提出先验引导的生成框架StereoFlow，通过两阶段渐进级联匹配网络、像素扩散变压器StereoDiT和过渡流匹配实现高效优化，在多基准测试中取得多个最新结果，提升了立体匹配效果。

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Twin Agent: Context Residual Compression for Privilege Separated Agents

孪生智能体：用于特权分离智能体的上下文残差压缩

Zhanhao Hu, Dennis Jacob, Xiao Huang, Zhaorun Chen, Bo Li, David Wagner

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 针对大语言模型智能体易受安全风险问题，提出孪生智能体模式，由探索和安全智能体组成，通过探索智能体传递紧凑提示，减少信息需求，在保持高任务效用的同时防止提示注入攻击，优于其他基线。

Generative Augmented Inference of LLM-generated Data for Market Research: Theory and Empirical Evidence

生成式增强推断

Cheng Lu, Mengxin Wang, Dennis J. Zhang, Heng Zhang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出生成式增强推断（GAI）框架，将AI输出视为学习真实标签的高维信息特征而非代理，通过非参数方法建模，实现人机数据联合的一致估计和有效推断，在随机标注下渐近效率严格优于仅用人类数据。

Avoiding Obfuscation with Prover-Estimator Debate

通过证明者-估计者辩论避免混淆

Jonah Brown-Cohen, Geoffrey Irving, Georgios Piliouras, Lijie Chen, Jiawei Li, Zhiyang Xun

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 研究如何训练强大AI系统，利用证明者-估计者辩论放大人类判断。针对现有递归辩论协议的混淆论证问题，提出新协议，在一定假设下确保诚实辩论者能用与对手相当的计算效率策略获胜。