大模型推理能力

VideoScaffold: Elastic-Scale Visual Hierarchies for Streaming Video Understanding in MLLMs

VideoScaffold: 基于弹性尺度的视觉层次结构用于多模态大语言模型中的流媒体视频理解

Naishan Zheng, Jie Huang, Qingpei Guo, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 VideoScaffold通过弹性尺度事件分割和层次事件整合，实现了流媒体视频理解中的细粒度到抽象事件推理的动态转换，提升多模态大语言模型的视频处理性能。

Comments 11 pages, 4 figures

Training AI Co-Scientists Using Rubric Rewards

利用评分奖励训练AI合作者

Shashwat Goel, Rishi Hazra, Dulhan Jayalath, Timon Willi, Parag Jain, William F. Shen, Ilias Leontiadis, Francesco Barbieri, Yoram Bachrach, Jonas Geiping, Chenxi Whitehouse

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出利用评分奖励训练AI合作者，通过自动生成研究计划并改进模型性能，实现跨领域泛化和高效训练。

Comments 11 pages in the main paper, total 119 including sample outputs in the Appendix

Lightweight Inference-Time Personalization for Frozen Knowledge Graph Embeddings

轻量级推理时个性化方法用于冻结的知识图谱嵌入

Ozan Oguztuzun, Cerag Oguztuzun

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GatedBias通过轻量级推理时个性化方法，实现对冻结知识图谱嵌入的个体用户适应，提升对齐度并保持群体性能，同时验证因果响应性。