University of Washington（华盛顿大学）

PAIR: Pairwise-Aware Inclusion Reweighting for Adaptive Rollout Allocation in RLVR

PAIR：用于RLVR中自适应rollout分配的成对感知包含重加权方法

Pixel Nomand, Elena Voss, Marcus Hale, Sofia Reyes

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 针对RLVR中自适应rollout分配的统计不匹配问题，提出PAIR方法，通过成对对比图校正梯度估计，在Qwen3模型上提升准确率同时减少token使用量。

Flex-$π$: A Multi-Stream World-Action Model with Compute Flexibility

Flex-$π$：具备计算灵活性的多流世界-动作模型

Ge Yan, Jinghao Liu, Yuzhi Fan, Lei Cai, Minwen Liao, Jesse Zhang, Dieter Fox

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） 纠错

AI总结 该研究提出Flex-$π$多流世界-动作模型，利用冻结的视频生成VAE实现多模态监督，通过混合专家Transformer与每流丢弃机制提升效率，在双臂操作任务上性能优于基线模型且运行更快。

Comments Project page: https://flex-pi.github.io/

CIDER: A Dataset of Contextual Disclosure Boundaries for Privacy Preference Alignment

CIDER：用于隐私偏好对齐的上下文披露边界数据集

Bingcan Guo, Eryue Xu, Jijie Zhou, Zhiping Zhang, Tianshi Li

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文推出包含169名用户标注的CIDER数据集，用于评估LLM隐私偏好对齐，发现上下文个性化可提升预测准确率，GPT-5.4和Claude Sonnet 4.6表现更优。

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