Adobe

ZIPP:Zero-shot Image Personalization from Personas

ZIPP：基于人物画像的零样本图像个性化生成

Harini SI, Somesh Singh, Yaman Kumar Singla, David Doermann, Rajiv Ratn Shah

机构 * Adobe Media and Data Science Research (MDSR)（Adobe媒体与数据科学研究（MDSR）） ； IIIT-Delhi（德里印度理工学院） ； SUNY at Buffalo（纽约州立大学布法罗分校） 纠错

AI总结 提出ZIPP方法，利用自然语言人物画像通过LLM改写提示词实现零样本图像个性化生成，无需用户数据或微调；引入ZIPBench基准，在多个评测中取得13-20%的提升。

Bridging Expert Knowledge and Automated Feature Engineering via Self-Evolution

通过自进化桥接专家知识与自动化特征工程

Varun Khurana, Vijval Ekbote, Vashu Chauhan, Yaman Kumar Singla, Rajiv Ratn Shah, Balaji Krishnamurthy

机构 * Adobe Media and Data Science Research（Adobe媒体与数据科学研究） ； IIIT-Delhi（德里印度理工学院） 纠错

AI总结 提出FEST方法，结合双流特征生成、语义去重和树引导迭代进化，从原始文本和图像中发现可审计特征，在品牌分类等任务中平均提升4.2个百分点，并实现60-80%的专家特征覆盖。

Syll: Open-Source Personal Automation with Cross-Surface Execution

Syll: 开源个人自动化与跨界面执行

Bo Zhang, Borui Zhang, Chenghao Jiang, Minglei Shi, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Adobe Systems Inc.（Adobe系统公司） ； Stardew Valley（《星露谷物语》） ； macOS ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出开源多模态智能体框架Syll，通过统一API、CLI和GUI控制，支持用户演示教学和可审计执行，实现跨界面个人自动化。

Comments Code: https://github.com/THU-SAGE/syll

Humans' ALMANAC: A Human Collaboration Dataset of Action-Level Mental Model Annotations for Agent Collaboration

人类的ALMANAC：用于智能体协作的动作级心智模型标注的人类协作数据集

Jiaju Chen, Yuxuan Lu, Jiayi Su, Chaoran Chen, Songlin Xiao, Zheng Zhang, Yun Wang, Yunyao Li, Jian Zhao, Tongshuang Wu, Toby Jia-Jun Li, Dakuo Wang, Bingsheng Yao

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Notre Dame（Notre Dame 大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Adobe（Adobe公司） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 为解决当前LLM智能体缺乏协作中心智模型能力的问题，构建了基于Map Task的ALMANAC数据集，包含2987个协作动作及其心智模型标注，并评估了六种LLM在预测人类行为和心智模型上的表现。

Federated Large Language Models: Current Progress and Future Directions

联邦大语言模型：当前进展与未来方向

Yuhang Yao, Jianyi Zhang, Junda Wu, Chengkai Huang, Yu Xia, Tong Yu, Ruiyi Zhang, Sungchul Kim, Ryan Rossi, Ang Li, Lina Yao, Julian McAuley, Yiran Chen, Carlee Joe-Wong

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Duke University（杜克大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； University of Maryland College Park（马里兰大学学院公园分校） ； CSIRO’s Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织Data61） 纠错

AI总结 本文综述联邦学习与大语言模型结合（FedLLM）的最新进展，重点分析联邦微调和联邦提示学习如何应对效率、个性化和安全挑战，并展望联邦预训练和联邦智能体等方向。

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HiMat: DiT-based Ultra-High Resolution SVBRDF Generation

HiMat: 基于DiT的超高分辨率SVBRDF生成

Zixiong Wang, Jian Yang, Yiwei Hu, Milos Hasan, Beibei Wang

机构 * College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机科学学院） ； Adobe Research（Adobe研究） ； NVIDIA ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出HiMat框架，利用扩散变压器和线性注意力在高压缩潜空间生成4K SVBRDF，并通过CrossStitch模块保持跨图一致性，实现高效、多样化的超高分辨率材质生成。