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Microsoft(微软)

2026-06-25 至 2026-06-25 共收录 5
2606.26040 2026-06-25 cs.CL 新提交

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)

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

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2606.25361 2026-06-25 cs.CL cs.AI cs.IR 新提交

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)

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。

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2606.25245 2026-06-25 cs.CV 新提交

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)

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

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2606.25237 2026-06-25 cs.IR cs.LG 新提交

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)

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

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2606.25115 2026-06-25 cs.LG cs.NI 新提交

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)

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。

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