University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

ByteLoom: Weaving Geometry-Consistent Human-Object Interactions through Progressive Curriculum Learning

ByteLoom: 通过渐进课程学习编织几何一致的人-物体交互

Bangya Liu, Xinyu Gong, Zelin Zhao, Ziyang Song, Yulei Lu, Suhui Wu, Jun Zhang, Suman Banerjee, Hao Zhang

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； ByteDance（字节跳动） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 本文提出ByteLoom框架，通过简化的人类条件和3D物体输入生成几何一致的人-物体交互视频，解决多视角信息注入和手部网格标注依赖的问题。

Transformers in the Dark: Navigating Unknown Search Spaces via Bandit Feedback

在黑暗中导航：通过多臂反馈探索未知搜索空间

Jungtaek Kim, Thomas Zeng, Ziqian Lin, Minjae Lee, Chungpa Lee, Jy-yong Sohn, Hyung Il Koo, Kangwook Lee

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； FuriosaAI ； Yonsei University（延世大学） ； KRAFTON AI ； Ludo Robotics 纠错

AI总结 本文探讨LLM能否通过Transformer架构近似搜索算法，提出未知树搜索与多臂反馈框架，证明Transformer可实现不同搜索策略并具备泛化能力。

Comments Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR)