Cisco（思科）

Human-Aligned MLLM Judges for Fine-Grained Image Editing Evaluation: A Benchmark, Framework, and Analysis

面向细粒度图像编辑评估的人类对齐MLLM评判：一个基准、框架和分析

Runzhou Liu, Hailey Weingord, Sejal Mittal, Prakhar Dungarwal, Anusha Nandula, Bo Ni, Samyadeep Basu, Hongjie Chen, Nesreen K. Ahmed, Li Li, Jiayi Zhang, Koustava Goswami, Subhojyoti Mukherjee, Branislav Kveton, Puneet Mathur, Franck Dernoncourt, Yue Zhao, Yu Wang, Ryan A. Rossi, Zhengzhong Tu, Hongru Du

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； Cisco Research（思科研究） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Oregon（俄勒冈大学） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） 纠错

AI总结 本文提出细粒度MLLM评判框架，通过分解十二个可解释因素，提升图像编辑评估的精度与实用性，为研究和改进图像编辑方法提供实用基础。

OptiML: An End-to-End Framework for Program Synthesis and CUDA Kernel Optimization

OptiML：一种端到端的程序合成与CUDA内核优化框架

Arijit Bhattacharjee, Heng Ping, Son Vu Le, Paul Bogdan, Nesreen K. Ahmed, Ali Jannesari

机构 * Iowa State University, Ames, Iowa, USA（爱荷华州立大学） ； Cisco AI Research, San Jose, California, USA（思科人工智能研究） ； University of Southern California, Los Angeles, California, USA（南加州大学） 纠错

AI总结 OptiML通过端到端框架将自然语言意图或输入代码转化为高性能CUDA内核，结合搜索与验证技术实现优化。

MetaSeal: Defending Against Image Attribution Forgery Through Content-Dependent Cryptographic Watermarks

MetaSeal：通过内容依赖的密码水印防御图像归属伪造

Tong Zhou, Ruyi Ding, Gaowen Liu, Charles Fleming, Ramana Rao Kompella, Yunsi Fei, Xiaolin Xu, Shaolei Ren

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Cisco（思科） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

AI总结 MetaSeal通过内容依赖的密码水印技术，提供抗伪造、自包含保护和篡改证据，以增强图像归属的安全性。

Comments To appear at TMLR 2026. 26 pages, 14 figures