OpenAI

Physical Object Understanding with a Physically Controllable World Model

基于物理可控世界模型的物理对象理解

Rahul Venkatesh, Klemen Kotar, Lilian Naing Chen, Wanhee Lee, Gia Ancone, Seungwoo Kim, Luca Thomas Wheeler, Jared Watrous, Honglin Chen, Daniel Bear, Stefan Stojanov, Daniel LK Yamins

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； OpenAI（开放人工智能公司） ； Noetik Inc.（Noetik公司） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 提出一类概率世界模型，通过自回归序列建模高效训练，从视频中推断对象及其物理交互，实现对象发现、3D操控和物理关系计算。

Comments CVPR 2026 Highlight. Project page at: https://neuroailab.github.io/psi-website/blog.html

lmfaoooo at SemEval-2026 Task 1: Humor Is an Audience. Preference Modeling for Constrained Humor Generation

lmfaoooo at SemEval-2026 Task 1: 幽默是受众。面向约束幽默生成的偏好建模

Alexey Tikhonov, Alexey Ivanov

机构 * Inworld.AI Berlin, Germany（Inworld.AI柏林，德国） ； OpenAI ； Mountain View, CA（山景城，加利福尼亚州） 纠错

AI总结 针对约束幽默生成任务，提出“生成多候选-偏好选择”策略，利用人类成对比较训练偏好模型，在MWAHAHA任务英、中、西语子任务中分别获得第1、第1和第2名。

Comments 5 pages. Accepted for SEMEVAL 2026