Xiaomi（小米）

CoSTALA: Compositional Spatio-Temporal Audio-Language Alignment via Multi-Grain Hierarchical Contrastive Learning

CoSTALA：基于多粒度层次对比学习的组合式时空音频-语言对齐

Peiwei Ren, Jinbo Hu, Fang Kang, Shan Liang, Yin Cao

机构 * Xi’an Jiaotong Liverpool University（西交利物浦大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus） ； University of Oulu（奥卢大学） ； Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院声学研究所） 纠错

AI总结 CoSTALA通过多粒度层次对比学习构建新型训练范式，解决传统ALM难以处理多事件音频序列的问题，为时空音频理解提供强大新框架。

Task-Adaptive Rubrics for GUI Reward Modeling

面向GUI奖励建模的任务自适应评分规则

Tao Xiong, Xavier Hu, Wenkai Wang, Qinzhuo Wu, Changqiao Wu, Pengzhi Gao, Wei Liu, Jian Luan, Shengyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus） 纠错

AI总结 针对现有GUI奖励验证器任务自适应不足的问题，提出AdaptRubric框架，经实验验证其在离线奖励评估和在线强化学习中均优于现有方法，提升了F1值与任务成功率。