Adobe

Streaming Multi-Agent Autoregressive Diffusion Model with World State Registers

具有世界状态寄存器的流式多智能体自回归扩散模型

Sicheng Mo, Yuheng Li, Ziyang Leng, Krishna Kumar Singh, Bolei Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 研究多智能体交互世界模型共享状态维护难题，提出WorldWeaver模型，利用跨智能体世界状态寄存器及混合变压器设计，经双智能体我的世界视频生成实验验证，该模型能提升逻辑一致性与生成质量。

Comments Project page: https://vail-ucla.github.io/worldweaver/

Unified Video Dense Prediction from Disjoint Data

从不相交数据进行统一视频密集预测

Yihong Sun, Seoung Wug Oh, Jiahui Huang, Bharath Hariharan, Joon-Young Lee

机构 * Adobe Research（Adobe 研究院） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 研究旨在解决现有任务特定注释分散问题，提出统一视频模型UniD，从不相交特定领域数据集联合预测八个密集场景属性。通过简单蒸馏步骤，利用预训练扩散模型视觉先验弥合领域差距，性能优于特定任务专家和多任务基线，泛化能力强。

Comments ECCV 2026

Benchmarking the Personalization Capabilities of Large Language Models

大型语言模型个性化能力的基准测试

Ashutosh Srivastava, Siddharth Yedlapati, Vinay Aggarwal, Yaman Kumar Singla, Shashwat Dixit, Jitendra Ajmera, Balaji Krishnamurthy

机构 * Adobe Media & Data Science Research（Adobe媒体与数据科学研究） 纠错

AI总结 研究大型语言模型个性化能力，将贝叶斯说服框架应用于生成式智能体并实例化到销售场景，发布SDR-Bench语料库，发现个性化存在平台期，通过现场部署验证框架，还公开了SDR-Arena和SDR-Bench以支持相关可重复研究。