University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Active Sampling for Ultra-Low-Bit-Rate Video Compression via Conditional Controlled Diffusion

通过条件控制扩散实现超低比特率视频压缩的主动采样

Amirhosein Javadi, Shirin Saeedi Bidokhti, Tara Javidi

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（电子与计算机工程系，加州大学圣地亚哥分校） ； Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania（电子与系统工程系，宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 提出ActDiff-VC框架，利用条件扩散模型和主动采样策略（自适应关键帧选择与预算感知稀疏轨迹选择），在超低比特率下实现高感知质量视频压缩。

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Designing AI-Supported Focus Groups: A Role x Modality Playbook

设计AI支持的焦点小组：角色×模态剧本

Zhiqing Wang, Steven Dow

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 针对焦点小组资源密集且对引导高度敏感的问题，提出按AI角色（工具、联合主持、主持）和模态（文本、语音、具身）组织的剧本，并分析交互权衡与开放问题。

TacCoRL: Integrating Tactile Feedback into VLA via Simulation

TacCoRL: 通过仿真将触觉反馈集成到视觉-语言-动作模型中

Siyu Ma, Yuqi Liang, Chang Yu, Yunuo Chen, Hao Su, Yixin Zhu, Yin Yang, Chenfanfu Jiang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

AI总结 提出TacCoRL框架，通过仿真与真实联合训练和强化学习，将触觉反馈注入视觉-语言-动作策略，在接触密集型任务中平均成功率提升22.5%。

HERO: Hindsight-Enhanced Reflection from Environment Observations for Agentic Self-Distillation

HERO: 基于环境观察的后见增强反思的智能体自蒸馏

Haoran Liu, Yuwei Zhang, Xiyao Li, Bohan Lyu, Jingbo Shang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Independent Researcher（独立研究员） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出HERO框架，利用环境观察作为局部对齐反馈进行自蒸馏，解决多轮设置中特权反馈与当前决策上下文不对齐导致的性能下降问题，在TauBench和WebShop上提升任务成功率并减少冗余轮次。

Learning Object Manipulation from Scratch via Contrastive Interaction

通过对比交互从零开始学习物体操作

Tongle Shen, Caleb Chuck, Fan Feng, Biwei Huang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 针对对比强化学习在交互密集操作任务中表现不佳的问题，提出交互加权重采样方法，通过保留模式边界提升多模态分段非线性可达性表示，在仿真和真实机器人空气曲棍球任务中取得显著改进。

Neural ensemble Kalman filter: Data assimilation for compressible flows with shocks

神经集成卡尔曼滤波器：含激波可压缩流的数据同化

Xu-Hui Zhou, Lorenzo Beronilla, Michael K. Sleeman, Hangchuan Hu, Matthias Morzfeld, Andrew M. Stuart, Tamer A. Zaki

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 针对含激波可压缩流中集成卡尔曼滤波器（EnKF）因双峰预报分布失效的问题，提出神经EnKF，通过将预报集合映射到神经网络参数空间并在此空间进行同化，结合物理信息迁移学习避免伪振荡和非物理特征。

Evolution in Simulation: AI-Agent School with Dual Memory for High-Fidelity Educational Dynamics

模拟中的进化：具有双记忆的AI代理学校用于高保真的教育动态

Sheng Jin, Haoming Wang, Zhiqi Gao, Yongbo Yang, Bao Chunjia, Chengliang Wang

机构 * Guanghua Law School, Zhejiang University（浙江大学法学院） ； Faculty of Education, East China Normal University（华东师范大学教育学院） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校电子与计算机工程系） ； Institute of Systems Science, National University of Singapore（新加坡国立大学系统科学研究所） 纠错

AI总结 本文提出AI代理学校系统，通过自演化机制模拟复杂教育动态，采用双记忆结构提升代理认知能力，实验证实其在高保真模拟中的有效性。

Comments 9 pages, 7 figures, EMNLP conference

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025