Adobe

An Answer is just the Start: Related Insight Generation for Open-Ended Document-Grounded QA

答案只是开始：面向开放性文档引导问答的相关洞察生成

Saransh Sharma, Pritika Ramu, Aparna Garimella, Koyel Mukherjee

机构 * Adobe Research（Adobe研究） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

AI总结 本文提出文档引导相关洞察生成任务，通过构建主题表示和选择相关上下文生成多样化洞察，提升开放性问答体验。

Comments Paper accepted at ACL Findings 2026

Budgeted Online Influence Maximization

预算化的在线影响力最大化

Pierre Perrault, Jennifer Healey, Zheng Wen, Michal Valko

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； Inria Lille（Inria里尔分校） ； DeepMind（深度Mind） 纠错

AI总结 本文提出一种新的预算化框架，考虑广告活动的总成本而非传统选择影响者集合的基数约束。通过独立级联扩散模型和边级半带反馈，提出算法并提供理论和实验结果，改进了基数约束下的后悔界。

Comments 37th International Conference on Machine Learning (ICML 2020), 28 pages

CLIPoint3D: Language-Grounded Few-Shot Unsupervised 3D Point Cloud Domain Adaptation

CLIPoint3D: 基于语言的少样本无监督3D点云领域适应

Mainak Singha, Sarthak Mehrotra, Paolo Casari, Subhasis Chaudhuri, Elisa Ricci, Biplab Banerjee

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； MDSR Labs Adobe（Adobe MDSR实验室） ； IIT Bombay（印度理工学院班加罗尔分校） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科斯勒基金会） 纠错

AI总结 本文提出CLIPoint3D，首个基于CLIP的3D点云无监督领域适应框架，通过知识驱动的提示调优和熵引导视图采样策略，实现跨领域3D点云适应，实验表明在PointDA-10和GraspNetPC-10基准上性能提升3-16%。

Comments Accepted in CVPR 2026

TabReX : Tabular Referenceless eXplainable Evaluation

TabReX : 不依赖参考的表格可解释性评估

Tejas Anvekar, Junha Park, Aparna Garimella, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 TabReX 提出了一种不依赖参考的表格生成评估框架，通过图推理方法将源文本和生成表格转化为知识图谱，并计算可解释的评分，实现结构和事实的准确性评估。

Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference). Long paper

PhotoFramer: Multi-modal Image Composition Instruction

PhotoFramer：多模态图像构图指令

Zhiyuan You, Ke Wang, He Zhang, Xin Cai, Jinjin Gu, Tianfan Xue, Chao Dong, Zhoutong Zhang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Adobe NextCam ； Adobe Research ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CPII under InnoHK（InnoHK下的CPII） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

AI总结 PhotoFramer通过多模态框架为用户提供图像构图指导，通过自然语言描述改进方法并生成示例图像，结合文本与图像生成模型提升日常用户构图能力。

Comments Accepted by CVPR 2026