Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

Self-Supervised Visual On-Policy Distillation

自监督视觉在线策略蒸馏

Yijiang Li, Yijun Liang, Yunjie Tian, Bingyang Wang, Ke Zhang, Zhenfei Yin, Di Fu, Philip Torr, Nuno Vasconcelos

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； UC San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 该研究提出S²VOPD方法，通过从学生模型减信息而非给教师加特权信息，实现无特权信息的视觉在线策略蒸馏，在6个细粒度感知基准上显著提升Qwen3.5-4B性能，表现优于多数模型。

H2H Music Improv: A Communication Model and Audio-Visual Dataset for Music Improvisation

H2H音乐即兴：一种音乐即兴的通信模型及视听数据集

Aleksandra Teng Ma, Anthony Cammarota, Jiayi Wang, Alexandria Smith, Cheng-Zhi Anna Huang, Jeffrey Albert, Alexander Lerch

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 该研究针对现有AI即兴系统缺乏通信意识的问题，通过与专业即兴者协作推导通信模型，并构建首个自由即兴的H2H视听数据集，为AI音乐伙伴设计提供新资源。

Comments Published in the Proceedings of the Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR) 2026

High-dimensional nonparametric changepoint detection via low-rank degree-two density projection

基于低秩二阶密度投影的高维非参数变点检测

Guoqing Zhang, Zhaixin Chen

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出基于低秩二阶密度投影的高维非参数变点检测方法，利用低秩矩阵CUSUM等技术实现变点精确检测，在高维数据实验中表现优异。

Comments 20 pages

Improving Generalization Robustness of Multimodal RLVR

提升多模态RLVR的泛化鲁棒性

Pengfei Zhou, Zhiwei Tang, Xiaopeng Peng, Chenrui Zhou, Lama Moukheiber, Yixing Ma, Bin Xu, Jiajun Song, Zhenglin Wan, Wangbo Zhao, Jiasheng Tang, Bohan Zhuang, Fan Wang, Yang You

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DAMO Academy Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 针对多模态RLVR泛化鲁棒性不足的问题，提出含动态三元奖励与一致性正则化器的PIRL方法，压力测试与动态评估中其性能下降幅度均小于GRPO。

Comments 32 pages, 5 figures

Semantic Differentiation for Tackling Challenges in Watermarking Low-Entropy Constrained Generation Outputs

语义分化用于解决水印标记低熵约束生成输出的挑战

Nghia T. Le, Alan Ritter, Kartik Goyal

机构 * School of Interactive Computing（交互计算学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 SeqMark通过语义分化解决低熵约束生成任务中水印标记的挑战，提升检测准确率并保持生成质量。

Comments 23 pages, 5 figures, COLM 2026