NVIDIA（英伟达）

MME-CoF-Pro: Evaluating Reasoning Coherence in Video Generative Models with Text and Visual Hints

MME-CoF-Pro：基于文本和视觉提示评估视频生成模型中的推理一致性

Yu Qi, Xinyi Xu, Ziyu Guo, Siyuan Ma, Renrui Zhang, Xinyan Chen, Ruichuan An, Ruofan Xing, Jiayi Zhang, Haojie Huang, Pheng-Ann Heng, Jonathan Tremblay, Lawson L. S. Wong

机构 * Northeastern University（东北大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Westlake University（西湖大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 本文提出MME-CoF-Pro视频推理基准，评估视频模型的推理一致性，发现生成模型推理一致性弱，文本提示提升正确性但导致不一致，视觉提示在结构化任务中表现较好但难以处理细粒度感知。

Taming the Long-Tail: Efficient Reasoning RL Training with Adaptive Drafter

驯服长尾：通过自适应草案器实现高效的推理强化学习训练

Qinghao Hu, Shang Yang, Junxian Guo, Xiaozhe Yao, Yujun Lin, Yuxian Gu, Han Cai, Chuang Gan, Ana Klimovic, Song Han

机构 * MIT（麻省理工学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； MIT-IBM AI Lab（麻省理工-IBM人工智能实验室） ； MIT, NVIDIA（麻省理工学院、英伟达） 纠错

AI总结 本文提出TLT系统，通过自适应草案器和自适应回放引擎，解决强化学习训练中响应生成的长尾分布问题，实现1.7倍的训练加速并保持模型精度。

Pseudo-Simulation for Autonomous Driving

伪模拟用于自动驾驶

Wei Cao, Marcel Hallgarten, Tianyu Li, Daniel Dauner, Xunjiang Gu, Caojun Wang, Yakov Miron, Marco Aiello, Hongyang Li, Igor Gilitschenski, Boris Ivanovic, Marco Pavone, Andreas Geiger, Kashyap Chitta

机构 * University of Tübingen, Tübingen AI Center（图宾根大学，图宾根人工智能中心） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世集团） ； OpenDriveLab at Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院自动驾驶实验室） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出伪模拟方法，通过在真实数据上生成合成观测，提升自动驾驶评估的现实性和效率，实现与闭环模拟更紧密的关联。

Comments CoRL 2025, updated with leaderboard snapshot from March 2026

Test-Time Alignment for Large Language Models via Textual Model Predictive Control

通过文本模型预测控制对大型语言模型进行测试时对齐

Kuang-Da Wang, Teng-Ruei Chen, Yu Heng Hung, Guo-Xun Ko, Shuoyang Ding, Yueh-Hua Wu, Yu-Chiang Frank Wang, Chao-Han Huck Yang, Wen-Chih Peng, Ping-Chun Hsieh

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University ； NVIDIA ； National Taiwan University 纠错

AI总结 本文提出TMPC方法，通过文本模型预测控制解决测试时对齐问题，通过分层强化学习原理改进生成过程，提升不同任务的性能。

Comments Accepted for ICLR 2026. Project page: https://rl-bandits-lab.github.io/TMPC/