Microsoft（微软）

Beyond the Single Camera: Agentic Multi-View Reasoning in Sports Video Understanding

超越单摄像头：体育视频理解中的智能多视角推理

Kerui Chen, Jinglu Wang, Xiaoyi Zhang, Yan Lu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 针对体育视频多视角理解缺乏评估基准及MLLMs难以利用多视角信息的问题，引入SportMV - Bench基准，分析瓶颈所在，并提出SportMV - Agent框架，通过迭代循环实现主动视角选择等，相比最强MLLM基线有显著提升。

Where Did It Go Wrong? Process-Level Evaluation of Web Agents with Semantic State Tracking

哪里出错了？基于语义状态追踪的Web智能体过程级评估

Jiwan Chung, JiHyuk Byun, Vibhav Vineet, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 提出WebStep基准，通过语义MDP追踪过程状态，揭示隐藏于终端成功率下的智能体差异，并定位具体改进方向。

Journal ref COLM 2026

Evaluating Risks in Weak-to-Strong Alignment: A Bias-Variance Perspective

在弱到强对齐中评估风险：从偏差-方差视角出发

Hamid Osooli, Kareema Batool, Rick Gentry, Tiasa Singha Roy, Ashwin Gupta, Anirudha Ramesh

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft（微软） ； InstaDeep ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文从偏差-方差视角分析弱到强对齐的风险，通过连续置信度分数研究经验组件，发现强模型方差是欺骗的主要预测因素，表明弱强依赖性的重要性。