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

Self-Supervised Visual On-Policy Distillation

自监督视觉在线策略蒸馏

Yijiang Li, Yijun Liang, Yunjie Tian, Bingyang Wang, Ke Zhang, Zhenfei Yin, Di Fu, Philip Torr, Nuno Vasconcelos

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； UC San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 该研究提出S²VOPD方法，通过从学生模型减信息而非给教师加特权信息，实现无特权信息的视觉在线策略蒸馏，在6个细粒度感知基准上显著提升Qwen3.5-4B性能，表现优于多数模型。

Demystifying Agent Skills: Why They Work-Until They Don't

揭秘智能体技能：为何它们有效——直至失效

Zhiyuan Jiang, Fangrui Huang, Hanwen Xing, Xander Wu, Yipeng Gao, Rui Cao, Mengdi Wang, Shilong Liu, Yijiang Li

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

AI总结 该研究探究 LLM 智能体技能的有效与失效原因，通过对比实验与轨迹分析揭示技能的作用机制，发现其主要靠程序锚定稳定动作，还指出检索瓶颈等问题，为智能体评估与优化提供指导。

RGBX-Next: Towards Realistic Generative Rendering from G-Buffers

RGBX-Next：基于G-buffers的真实感生成式渲染

Zheng Zeng, Marco Salvi, Lifan Wu, Jan Novák, Daqi Lin, Saeed Hadadan, Yichen Sheng, Robert Pottorff, Shiqiu Liu, Ravi Ramamoorthi, Ling-Qi Yan, Miloš Hašan

机构 * University of California, Santa Barbara（加利福尼亚大学圣巴巴拉分校） ； NVIDIA（英伟达公司） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 本文提出RGBX-Next框架，将扩散Transformer（DiT）微调为正向与反向渲染器，可从图像等估算G-buffers或从G-buffers渲染真实感内容，在相关任务中表现优异，将公开模型并推动领域研究。