Microsoft（微软）

PISCES: Annotation-free Text-to-Video Post-Training via Optimal Transport-Aligned Rewards

PISCES: 基于最优传输对齐奖励的无标注文本到视频后训练

Minh-Quan Le, Gaurav Mittal, Cheng Zhao, David Gu, Dimitris Samaras, Mei Chen

机构 * Microsoft（微软） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

AI总结 提出PISCES算法，通过双重最优传输对齐奖励模块，无需人工标注即可提升文本生成视频的质量和语义对齐，在VBench上超越现有方法。

Comments Accepted to ICML 2026. Project page and code: https://roar-ai.github.io/pisces/

Oracle-RLAIF: An Improved Fine-Tuning Framework for Multi-modal Video Models using Reinforcement Learning from Ranking Feedback

Oracle-RLAIF：一种利用排名反馈强化学习改进多模态视频模型微调框架的方法

Derek Shi, Ruben Glatt, Christine Klymko, Shubham Mohole, Hongjun Choi, Shashank Kushwaha, Sam Sakla, Felipe Leno da Silva

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 提出Oracle-RLAIF框架，用通用排序器替代奖励模型，结合基于GRPO的排名损失函数GRPO_rank，实现更高效的多模态视频模型微调，在多个基准上优于现有方法。

Comments Proceedings of the 39th Annual Conference on Neural Information Processing Systems, ARLET Workshop (Aligning Reinforcement Learning Experimentalists and Theorists)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, Vol. 2026, June 2026

Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation

衡量AI辅助内容生成中的人类贡献

Yueqi Xie, Tao Qi, Jingwei Yi, Xiyuan Yang, Ryan Whalen, Junming Huang, Qian Ding, Yu Xie, Xing Xie, Fangzhao Wu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对AI辅助内容生成中人类贡献度难以量化的问题，提出基于信息论的框架，通过互信息与自信息之比计算人类信息贡献比例，实验证明能有效区分不同创意领域的人类贡献程度。

Exploration of LLMs, EEG, and behavioral data to measure and support attention and sleep

探索LLMs、EEG和行为数据以测量和支持注意力与睡眠

Akane Sano, Judith Amores, Mary Czerwinski

机构 * Rice University（里士大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 本文探索利用大语言模型（LLMs）结合脑电图（EEG）和活动数据估计注意力状态、睡眠阶段和质量，并生成改善建议和引导想象脚本，发现LLMs能基于行为特征评估睡眠质量，但基于EEG和活动数据的检测需更多训练数据。