Amazon（亚马逊）

Decoupled Physical Modeling and Execution for Physics Reasoning

用于物理推理的解耦物理建模与执行

Ye Zhang, Xuehang Guo, Rui Pan, Pengfei Yu, Denghui Zhang, Manling Li, Qingyun Wang

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； William & Mary（威廉玛丽学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊公司） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 该研究提出解耦物理建模与执行的统一框架，通过两阶段后训练策略提升小型大语言模型物理推理性能，在多个基准上实现约3%的平均性能提升。

Subspace Alignment for Vision-Language Model Test-time Adaptation

子空间对齐用于视觉-语言模型测试时适应

Zhichen Zeng, Wenxuan Bao, Xiao Lin, Ruizhong Qiu, Tianxin Wei, Xuying Ning, Yuchen Yan, Chen Luo, Monica Xiao Cheng, Jingrui He, Hanghang Tong

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 SubTTA通过子空间对齐提升视觉-语言模型测试时适应性能，有效解决模态差距和视觉噪声问题。

Comments 23 pages, 11 figures

CounterVid: Counterfactual Video Generation for Mitigating Action and Temporal Hallucinations in Video-Language Models

CounterVid: 通过生成反事实视频缓解视频-语言模型中动作和时间幻觉

Tobia Poppi, Burak Uzkent, Amanmeet Garg, Lucas Porto, Garin Kessler, Yezhou Yang, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara, Florian Schiffers

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学） ； University of Pisa（帕尔马大学） ； Amazon Prime Video（亚马逊Prime视频） 纠错

AI总结 CounterVid通过生成反事实视频缓解视频-语言模型中动作和时间幻觉问题，提出反事实视频生成框架和MixDPO方法，提升时间推理和动作识别性能。

Comments EMNLP 2026

DeepPlanner: Scaling Planning Capability for Deep Research Agents via Advantage Shaping

DeepPlanner：通过优势塑造提升深度研究智能体的规划能力

Wei Fan, Wenlin Yao, Zheng Li, Feng Yao, Xin Liu, Liang Qiu, Qingyu Yin, Yangqiu Song, Bing Yin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Amazon（亚马逊） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 针对现有深度研究智能体规划阶段优化不足的问题，提出端到端 RL 框架 DeepPlanner，通过塑造 token 级优势与选择性提升样本级优势，在7个基准上以更低训练预算实现最优规划效果。

Comments Accepted by ACL 2026

Communication styles and reader preferences of LLM- and human-authored COVID-19 information explanations: a case study

由大语言模型（LLM）与人类撰写的新冠疫情信息解释的沟通风格及读者偏好：一项案例研究

Jiawei Zhou, Kritika Venkatachalam, Minje Choi, Koustuv Saha, Munmun De Choudhury

机构 * School of Interactive Computing, Georgia Institute of Technology（交互计算学院，佐治亚理工学院） ； Amazon（亚马逊） ； Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（Siebel计算与数据科学学院，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本研究以健康事实核查为场景，对比LLM与人类新冠信息解释的沟通风格，发现LLM内容在说服性等质量指标上较弱但受读者偏好，揭示LLM在健康领域的潜力与局限。