Google（谷歌）

Beyond Trial-and-Error: Agentic Optimization for Image-to-Video Adherence

超越试错：面向图像到视频一致性的智能体优化

Aman Tyagi, Hemanth Boinpally, Jonathan Chen, Douglas Gebert, Steven Hickson

机构 * Google Cloud（谷歌云） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 针对图像到视频模型试错效率低的问题，提出Agentic Self-Improvement框架，通过两阶段优化提升视频与文本一致性，生成视频胜率达69%，为视频生成模型提供实用可控的优化方法。

Gaze Target Estimation Anywhere with Concepts

基于概念的任意场景注视目标估计

Xu Cao, Houze Yang, Vipin Gunda, Zhongyi Zhou, Tianyu Xu, Adarsh Kowdle, Inki Kim, James M. Rehg

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Google（谷歌公司） 纠错

AI总结 针对现有注视估计方法依赖中间阶段、缺乏灵活性的局限，提出PGE任务，构建Gaze-Co数据集，开发GazeAnywhere模型，实现端到端的概念驱动注视目标估计并达到最优性能。

Comments CVPR 2026 Code and Benchmark are aviliable at https://github.com/IrohXu/GazeAnywhere and https://huggingface.co/datasets/IrohXu/Gaze-Co-Benchmark

Linear-Core Surrogates: Smooth Loss Functions with Linear Rates for Classification and Structured Prediction

线性核心替代方案：用于分类和结构预测的平滑损失函数与线性速率

Mehryar Mohri, Yutao Zhong

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Courant Institute of Mathematical Sciences（Courant数学科学研究所） 纠错

AI总结 本文提出线性核心替代方案，结合平滑损失的优化优势与边际损失的统计效率，提升结构预测的计算效率和鲁棒性。

Comments ICML 2026

Mind the Gap: Structure-Aware Consistency in Preference Learning

注意间隙：在偏好学习中的结构感知一致性

Mehryar Mohri, Yutao Zhong

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Courant Institute of Mathematical Sciences（数学科学学院） 纠错

AI总结 本文提出结构感知H一致性框架，通过引入SA-DPO目标函数，改进偏好学习中的一致性问题，证明重尾 surrogate 在容量受限模型中具有更好的一致性保证。

Comments ICML 2026

Optimized Deferral for Imbalanced Settings

优化不平衡设置下的延迟策略

Corinna Cortes, Anqi Mao, Mehryar Mohri, Yutao Zhong

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Courant Institute of Mathematical Sciences（Courant数学科学研究所） 纠错

AI总结 本文研究了在专家不平衡情况下两阶段学习延迟方法，提出新的成本敏感学习算法MILD，通过改进损失函数和保障机制，提升了图像分类和LLM路由任务的性能。

Comments ICML 2026