NVIDIA（英伟达）

Incantation: Natural Language as the Action Interface for Multi-Entity Video World Models

Incantation: 自然语言作为多实体视频世界模型的动作接口

Shangwen Zhu, Qianyu Peng, Zhao Pu, Zhilei Shu, Xiangrui Ke, Zhaohu Xing, Zizhao Tong, Zeqing Wang, Xinyu Cui, Zian Zheng, Huangji Wang, Jian Zhao, Yeying Jin, Fan Cheng, Ruili Feng

机构 * SJTU（上海交通大学） ； NVIDIA Research（英伟达研究） ； USTC（中国科学技术大学） ； UCAS（乌兹别克斯坦科学院） ； NUS（新加坡国立大学） ； UWaterloo（滑铁卢大学） ； HKUST（香港理工大学） ； HKU（香港大学） ； ZGCA（浙江大学） 纠错

AI总结 本研究提出了一种基于自然语言的动作接口，用于多实体视频世界模型，解决了传统接口在细粒度多实体控制和跨实体、跨世界泛化能力上的不足，通过引入自然语言条件化实现了更强大的表达能力。

Recursive Multi-Agent Systems

递归多智能体系统

Jiaru Zou, Rui Pan, Ruizhong Qiu, Pan Lu, Shizhe Diao, Jindong Jiang, Hanghang Tong, Tong Zhang, Markus J. Buehler, Jingrui He, James Zou

机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA（英伟达） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文提出递归多智能体框架RecursiveMAS，通过递归计算提升多智能体协作效率，实验证明其在多个基准测试中准确率提升8.3%，推理速度提升1.2-2.4倍，token使用减少34.6%-75.6%。

Comments Project Website: https://recursivemas.github.io

PRiSM: Benchmarking Phone Realization in Speech Models

PRiSM：语音模型中电话实现的基准测试

Shikhar Bharadwaj, Chin-Jou Li, Yoonjae Kim, Kwanghee Choi, Eunjung Yeo, Ryan Soh-Eun Shim, Hanyu Zhou, Brendon Boldt, Karen Rosero Jacome, Kalvin Chang, Darsh Agrawal, Keer Xu, Chao-Han Huck Yang, Jian Zhu, Shinji Watanabe, David R. Mortensen

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Gwangju Institute of Science and Technology（光州科学技术院） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； LMU Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； UC Berkeley（伯克利加州大学） ； NVIDIA（英伟达） ； UBC（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 该研究针对语音模型中电话实现进行基准测试，引入PRiSM开源基准用内在和外在评估揭示语音感知盲点，标准化评估并通过探针评估下游效用，发现训练语言接触对PR性能关键，编码器-CTC模型稳定，专门PR模型优于大型音频语言模型，还发布相关资源推动多语言语音模型发展。

Comments Presented at ACL 2026

SplatReasoner: Enhancing Embodied Reasoning and Grounding by Novel View Synthesis

SplatReasoner：通过新颖视图合成增强具身推理与基础能力

Kim Yu-Ji, Dahye Lee, Kim Jun-Seong, Nam Hyeon-Woo, GeonU Kim, Yongjin Kwon, Yu-Chiang Frank Wang, Jaesung Choe, Tae-Hyun Oh

机构 * POSTECH ； KAIST（韩国科学技术院） ； ETRI（韩国电子电信研究院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 研究针对视觉语言模型应用于具身场景理解受固定视角限制的问题，提出SplatReasoner框架，利用3D高斯点云将新颖视图合成引入推理过程，经实验验证该方法能提升具身推理和3D基础能力。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://splatreasoner.github.io/