Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

Seer Self-Consistency: Advance Budget Estimation for Adaptive Test-Time Scaling

Seer Self-Consistency：面向自适应测试时缩放的先进预算估计

Shiyu Ji, Yixuan Wang, Yijun Liu, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics, Harbin Institute of Technology, China（社会计算与交互机器人研究中心，哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 SeerSC通过整合系统1和系统2推理，提升自适应测试时缩放的令牌效率和延迟，实现47%的令牌消耗减少和43%的推理延迟降低。

Sora as a World Model? A Complete Survey on Text-to-Video Generation

Sora作为世界模型？文本到视频生成的全面调查

Fachrina Dewi Puspitasari, Chaoning Zhang, Joseph Cho, Adnan Haider, Noor Ul Eman, Omer Amin, Alexis Mankowski, Muhammad Umair, Jingyao Zheng, Sheng Zheng, Lik-Hang Lee, Caiyan Qin, Tae-Ho Kim, Choong Seon Hong, Yang Yang, Heng Tao Shen

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Kyung Hee University（韩国庆熙大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳学院） ； Nota Inc.（Nota公司） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 本文全面调查了文本到视频生成技术在世界建模中的应用，指出其在空间、行动和战略智能方面的进展，但仍需解决多样性与一致性之间的权衡问题。

Comments First complete survey on Text-to-Video Generation from World Model perspective, 35 pages