Meta

IMAGIN-4D: Image-Guided Controllable Interaction Generation

IMAGIN-4D：图像引导的可控交互生成

Sai Kumar Dwivedi, Federica Bogo, Buğra Tekin, Chenhongyi Yang, Nadine Bertsch, Tomas Hodan, Michael J. Black, Dimitrios Tzionas, Shreyas Hampali

机构 * Meta, Zurich（Meta 苏黎世） 纠错

AI总结 提出IMAGIN-4D，一种基于扩散模型的人-物交互生成方法，通过时空分解的图像条件控制交互细节，提升细粒度交互控制能力。

Comments 15 pages, 8 figures. Project page: https://imagin4d.github.io

Load Testing for Machine Learning Model Serving Systems at Scale

大规模机器学习模型服务系统的负载测试

Amr S. Abdelfattah, Nakul Tirumalai, Indu Mohanan, Xiao Li, Pengchao Wang, Dinakar Dhurjati, Eric Sung

机构 * Meta Inc.（Meta公司） 纠错

AI总结 提出自适应反馈驱动的负载测试框架Sys，通过实时性能信号和收敛检测，在SLO约束下高效识别最大可持续吞吐量，显著提升GPU资源效率并减少服务事故。

Comments The paper is accepted at ECSA 2026

Discretizing Reward Models

离散化奖励模型

Vijay Viswanathan, Shiqi Wang, Devamanyu Hazarika, Chirag Nagpal, Tongshuang Wu, Graham Neubig, Yuning Mao

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） 纠错

AI总结 针对奖励模型过度敏感导致策略不佳的问题，提出一种基于蒙特卡洛dropout的无训练离散化算法，在保持判别能力的同时降低过度敏感性，减少奖励黑客行为并提升策略效果。

Self-Supervised Dual-Frequency Phase Decomposition for Single-Shot Composite Fringe Projection Profilometry

自监督双频相位分解用于单帧复合条纹投影轮廓术

Jin-Hyuk Seok, Yatong An, Jae-Sang Hyun

机构 * Department of Mechanical Engineering, Yonsei University（延世大学机械工程系） ； Yonsei Institute for Embodied Intelligence, Yonsei University（延世大学具身智能研究所） ； Meta Reality Labs 纠错

AI总结 提出自监督双频相位细化框架，利用低高频相位梯度关系及软边缘一致性损失，实现无标签的单帧复合条纹3D重建，精度优于变换方法。

What Shapes Emergent Misalignment? Insights from Training Dynamics, Model Priors, and Data

什么塑造了突现的不对齐？来自训练动态、模型先验和数据的见解

Yuchen Zhang, Anietta Weckauff, Diego Garcia-Olano, Maksym Andriushchenko

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems, ELLIS Institute Tübingen, Tübingen AI Center, Tübingen, Germany（马克斯·普朗克智能系统研究所，ELLIS 图宾根研究所，图宾根人工智能中心，图宾根，德国） ； Meta 纠错

AI总结 通过训练动态、模型先验和数据三个组件，研究窄微调导致模型广泛不对齐的突现不对齐现象及其变异性。

Physical-AI: From Channel Awareness to Environmental Intelligence in 6G Wireless Networks

Physical-AI: 从信道感知到6G无线网络中的环境智能

Farooque Hassan Kumbhar, Kapal Dev, Sunder Ali Khowaja, Alexandros-Apostolos A. Boulogeorgos, Mehdi Bennis, Yuanwei Liu

机构 * Augmented Cognition Meta-communications ERC Research Center, Korea University, Korea（增强认知元通信ERC研究中心，韩国大学，韩国） ； Department of Computer Science, Munster Technological University (MTU)（计算机科学系，穆斯特技术大学（MTU）） ； School of Computing, Faculty of Engineering and Computing, Dublin City University, Ireland（计算学院，工程与计算学院，都柏林城市大学，爱尔兰） ； Department of Electrical and Computer Engineering of the Democritus University, Greece（德米特里大学电气与计算机工程系，希腊） ； Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong（电气与计算机工程系，香港大学，香港） ； Department of Electronic Engineering, Kyung Hee University, Yongin-si, Gyeonggi-do 17104, South Korea（电子工程系， Kyung Hee大学， Yongin-si, Gyeonggi-do 17104, 韩国） 纠错

AI总结 提出Physical-AI架构，利用自监督时空无线电基础模型将分布式观测转化为共享环境表征，通过多推理头估计阻塞、用户分布等环境属性，并基于神经决策层实现主动控制，降低中断概率和阻塞响应延迟。

Scaling Small Agents Through Strategy Auctions

通过策略拍卖扩展小型智能体

Lisa Alazraki, William F. Shen, Yoram Bachrach, Akhil Mathur

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 针对小型语言模型在复杂任务中性能不足的问题，提出受自由职业市场启发的SALE框架，通过策略拍卖实现任务分配与测试时自我改进，在降低对大型模型依赖和成本的同时提升性能。

Comments ICML 2026

PhyGDPO: Physics-Aware Groupwise Direct Preference Optimization for Physically Consistent Text-to-Video Generation

PhyGDPO: 物理感知的分组直接偏好优化以实现物理一致的文本到视频生成

Yuanhao Cai, Kunpeng Li, Menglin Jia, Jialiang Wang, Junzhe Sun, Feng Liang, Weifeng Chen, Felix Juefei-Xu, Chu Wang, Ali Thabet, Xiaoliang Dai, Xuan Ju, Alan Yuille, Ji Hou

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Meta BizAI（Meta商业人工智能） 纠错

AI总结 提出PhyAugPipe构建大规模物理增强数据集PhyVidGen-135K，并设计PhyGDPO框架，利用分组Plackett-Luce模型和物理引导奖励机制，实现物理一致的文本到视频生成。

Comments ECCV 2026