Microsoft（微软）

AI translation of literary texts is "fine", but readers still prefer human translations

AI 翻译文学作品“还行”，但读者仍偏好人工翻译

Yves Ferstler, Adam Podoxin, Ty Brassington, Roman Grundkiewicz, Maite Taboada, Marzena Karpinska

机构 * Simon Fraser University（西蒙菲莎大学） ； Université du Québec à Montréal（魁北克大学蒙特利尔分校） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 通过15位读者对15部法、波、日小说的人工翻译与AI翻译的比较实验，发现AI翻译虽可接受，但读者更偏好人工翻译的流畅性、清晰度和沉浸感，且无法可靠区分两者。

Comments 58 pages, including appendices

Memory Makes the Difference: Evaluating How Different Memory Roles Shape Conversational Agents

记忆决定差异：评估不同记忆角色如何塑造对话代理

Yuxin Wang, Paul Thomas, Zhiwei Yu, Yuan Gao, Saeed Hassanpour, Soroush Vosoughi, Robert Sim, Nick Craswell

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 本研究提出对话记忆细粒度分类法，通过用户中心评估框架，揭示不同类型记忆（如澄清记忆、无关记忆）对RAG对话系统响应准确性、个性化及主题相关性的差异化影响。

OrthoTrack: Continuous 6-DoF UAV Trajectory Estimation Anchored in Public Orthophotos

OrthoTrack：基于公开正射影像的连续六自由度无人机轨迹估计

Oussema Dhaouadi, Zuria Bauer, Johannes Michael Meier, Olaf Wysocki, Marc Pollefeys, Daniel Cremers

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 提出OrthoTrack，利用公开正射影像和表面模型实现无训练、实时、无漂移的连续六自由度无人机轨迹估计，无需GPS或后处理对齐。

Comments ECCV 2026 - Project page: http://orthotrack.ethz.ch

Extreme Meta-Classification for Large-Scale Zero-Shot Retrieval

大规模零样本检索的极端元分类

Sachin Yadav, Deepak Saini, Anirudh Buvanesh, Bhawna Paliwal, Kunal Dahiya, Siddarth Asokan, Yashoteja Prabhu, Jian Jiao, Manik Varma

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Microsoft（微软） ； Indian Institute of Technology（印度理工学院） 纠错

AI总结 提出EMMETT框架和IRENE算法，通过为新颖项即时合成分类器，解决大规模零样本检索中模型容量与泛化能力的矛盾，在Recall@10上提升高达15%，并在实际广告检索中提升点击率4.2%。

Comments Accepted at KDD 2024, 20 pages

Journal ref Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, ACM, 2024

Forget to Improve: On-Device LLM-Agent Continual Learning via Budget-Curated Memory

遗忘以改进：通过预算策划内存的设备端LLM智能体持续学习

Beining Wu, Zihao Ding, Jun Huang, Yanxiao Zhao

机构 * Apple（苹果） ； Google（谷歌） ； Microsoft（微软） ； Meta ； Alibaba（阿里巴巴） 纠错

AI总结 提出净价值每字节评分机制，在设备端智能体内存中权衡价值与危害，实现预算约束下的记忆保留、共享与信任决策，降低内存和上行带宽并防御注入攻击。

Kuramoto Oscillatory Phase Encoding: Neuro-inspired Synchronization for Improved Learning Efficiency

Kuramoto振荡相位编码：神经启发同步机制提升学习效率

Mingqing Xiao, Yansen Wang, Dongqi Han, Caihua Shan, Dongsheng Li

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 提出Kuramoto振荡相位编码（KoPE），为视觉Transformer引入神经启发同步机制，通过增强结构学习提升训练、参数和数据效率，并在语义分割、少样本推理等任务中取得优势。

Comments ICML 2026

ConPress: Learning Efficient Reasoning from Multi-Question Contextual Pressure

ConPress: 从多问题上下文压力中学习高效推理

Jie Deng, Shining Liang, Jun Li, Hongzhi Li, Yutao Xie

机构 * University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； Microsoft, Beijing, China（微软） ； Tongji University, Shanghai, China（同济大学） 纠错

AI总结 提出ConPress方法，利用多问题提示诱导大推理模型自压缩推理链，通过自监督微调减少推理token使用，在保持精度的同时显著降低开销。

CustomX: Unified Character, Action, and Scene Customization in Video World Models

CustomX: 视频世界模型中的统一角色、动作与场景定制

Yitong Wang, Fangyun Wei, Hongyang Zhang, Bo Dai, Yan Lu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出CustomX，结合静态世界生成与可控实体模型，支持用户指定角色在3D场景中执行开放动作，通过条件自回归视频生成保持视觉保真度。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://snowflakewang.github.io/CustomX_Page/