University of Southern California（南加州大学）

RealWonder: Real-Time Physical Action-Conditioned Video Generation

RealWonder: 基于实时物理动作的视频生成

Wei Liu, Ziyu Chen, Zizhang Li, Yue Wang, Hong-Xing Yu, Jiajun Wu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 RealWonder通过物理模拟实现实时动作条件视频生成，利用3D重建、物理模拟和简化视频生成器，在单张图像基础上生成高质量视频，适用于多种物理场景。

Comments The first two authors contributed equally. The last two authors advised equally. Project website: https://liuwei283.github.io/RealWonder/

Causally Robust Reward Learning from Reason-Augmented Preference Feedback

基于理由增强的偏好反馈的因果鲁棒奖励学习

Minjune Hwang, Yigit Korkmaz, Daniel Seita, Erdem Bıyık

机构 * Thomas Lord Department of Computer Science, University of Southern California（美国南加州大学计算机科学系） 纠错

AI总结 ReCouPLe通过自然语言理由提供因果信号，提升奖励学习在分布偏移和新任务中的性能。

Comments Published in International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026

Visioning Human-Agentic AI Teaming: Continuity, Tension, and Future Research

展望人机协同AI：连续性、张力与未来研究

Bowen Lou, Tian Lu, T. S. Raghu, Yingjie Zhang

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出Team SA理论作为人机协同AI转型的整合锚点，探讨在适应性自主下持续对齐的挑战与未来研究方向。