Google（谷歌）

Video Generation Models are General-Purpose Vision Learners

视频生成模型是通用视觉学习者

Letian Wang, Chuhan Zhang, Rishabh Kabra, Jasper Uijlings, Steven Waslander, Andrew Zisserman, Joao Carreira, Kaiming He, Misha Andriluka, Eduard Gabriel Bazavan, Andrei Zanfir, Cristian Sminchisescu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 研究探讨计算机视觉中实现通用模型的催化剂，提出大规模文本到视频生成是预训练范式。介绍GenCeption模型，利用视频生成扩散主干定义感知模型。实验表明该模型在多任务中性能领先，有数据效率优势且具涌现行为，为通用视觉智能提供基础路径。

Comments ECCV 2026

Stochastic Linear Bandits with Partially Observed Actions

具有部分观测动作的随机线性博弈

Gautam Dasarathy, Vineet Gattani, Lalit Jain

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； GE Vernova（通用电气 Vernova） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 研究具有部分观测动作的随机线性博弈问题，提出TOFU-POV算法，通过估计潜在动作子空间等操作，使遗憾为$\sqrt{T}$且与内在维度相关，还设计了秩自适应算法，实验证明该算法能改进自然基线。