Columbia University（哥伦比亚大学）

A Very Big Video Reasoning Suite

一个非常大的视频推理套件

Maijunxian Wang, Ruisi Wang, Juyi Lin, Ran Ji, Thaddäus Wiedemer, Qingying Gao, Dezhi Luo, Yaoyao Qian, Lianyu Huang, Zelong Hong, Jiahui Ge, Qianli Ma, Hang He, Yifan Zhou, Lingzi Guo, Lantao Mei, Jiachen Li, Hanwen Xing, Tianqi Zhao, Fengyuan Yu, Weihang Xiao, Yizheng Jiao, Jianheng Hou, Danyang Zhang, Pengcheng Xu, Boyang Zhong, Zehong Zhao, Gaoyun Fang, John Kitaoka, Yile Xu, Hua Xu, Kenton Blacutt, Tin Nguyen, Siyuan Song, Haoran Sun, Shaoyue Wen, Linyang He, Runming Wang, Yanzhi Wang, Mengyue Yang, Ziqiao Ma, Raphaël Millière, Freda Shi, Nuno Vasconcelos, Daniel Khashabi, Alan Yuille, Yilun Du, Ziming Liu, Bo Li, Dahua Lin, Ziwei Liu, Vikash Kumar, Yijiang Li, Lei Yang, Zhongang Cai, Hokin Deng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； San Jose State University（圣何塞州立大学） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Wisconsin--Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； New York University（纽约大学） ； Auburn University（阿伯丁大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

AI总结 VBVR数据集和评估框架旨在解决视频推理能力研究中的大规模数据缺乏问题，通过大规模实验观察到对未见任务的泛化能力。

Comments Homepage: https://video-reason.com/

Learning Invariant Visual Representations for Planning with Joint-Embedding Predictive World Models

学习具有联合嵌入预测的世界模型以实现规划

Leonardo F. Toso, Davit Shadunts, Yunyang Lu, Nihal Sharma, Donglin Zhan, Nam H. Nguyen, James Anderson

机构 * Department of Electrical Engineering, Columbia University, New York, USA.（电气工程系，哥伦比亚大学，纽约，美国） 纠错

AI总结 本文提出了一种联合嵌入预测世界模型，通过引入双模拟编码器增强对慢特征的鲁棒性，提升在减少潜在空间中的导航任务性能。

The Truthfulness Spectrum Hypothesis

真实性光谱假说

Zhuofan Josh Ying, Shauli Ravfogel, Nikolaus Kriegeskorte, Peter Hase

机构 * Department of Psychology, Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, Columbia University, New York, NY（心理学系、Zuckerman mind brain behavior研究所、哥伦比亚大学、纽约NY） ； Department of Neuroscience, Columbia University, New York, NY（神经科学系、哥伦比亚大学、纽约NY） ； New York University, New York, NY（纽约大学、纽约NY） ； Stanford University, Stanford, CA（斯坦福大学、斯坦福CA） 纠错

AI总结 研究提出真实性光谱假说，通过评估不同真实性类型和领域特定方向，揭示了LLM表征空间中领域通用与特定方向共存的特性。

Comments 28 pages, 26 figures

Sim2Radar: Toward Bridging the Radar Sim-to-Real Gap with VLM-Guided Scene Reconstruction

Sim2Radar：通过VLM引导的场景重建弥合雷达仿真到现实的差距

Emily Bejerano, Federico Tondolo, Ayaan Qayyum, Xiaofan Yu, Xiaofan Jiang

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

AI总结 Sim2Radar通过VLM引导的场景重建，利用合成数据提升雷达感知性能，实现3D AP提升3.7个百分点。