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

EMBER: Efficient Memory via Budgeted Evidence Retention for Long-Horizon Agents

EMBER: 通过预算化证据保留实现高效记忆的长时程智能体

Yilong Li, Suman Banerjee, Tong Che

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

AI总结 针对长时程智能体在固定预算下保留证据的问题，提出EMBER学习型保留策略，通过存储证据胶囊（含原文摘录、检索键和更新元数据）并利用查询后反馈训练，在LongMemEval-RR上显著提升F1、保留召回和读取召回。

Cast a Wider Net: Coordinated Pass@K Policy Optimization for Code Reasoning

撒更宽的网：面向代码推理的协调 Pass@K 策略优化

Yilong Li, Suman Banerjee, Tong Che

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NVIDIA Research（英伟达研究） 纠错

AI总结 提出协调 Pass@K 策略优化 (CPPO)，通过规划器生成多种策略并协调求解器尝试，以解决代码生成中重复采样导致冗余推理路径的问题，在多个基准上显著提升 pass@4。

Comments Code reasoning; pass@K optimization; coordinated planning; verifiable rewards; strategy diversity

GP-4DGS: Probabilistic 4D Gaussian Splatting from Monocular Video via Variational Gaussian Processes

GP-4DGS：通过变分高斯过程从单目视频中进行概率性4D高斯点溅射

Mijeong Kim, Jungtaek Kim, Bohyung Han

机构 * IPAI, Seoul National University（首尔大学IPAI） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文提出GP-4DGS框架，结合高斯过程与4D高斯点溅射，实现动态场景的概率建模。通过引入不确定性量化、运动估计和时间外推，提升重建质量与预测可靠性。

Comments CVPR 2026, Page: https://cv.snu.ac.kr/research/GP4DGS