Northeastern University（东北大学）

Beyond Atomic Layouts: Compositional Design Understanding with Vision-Language Models

超越原子布局：基于视觉-语言模型的组合式设计理解

Yiyang Huang, Zhaowen Wang, Simon Jenni, Jing Shi, Yitian Zhang, Yizhou Wang, Yun Fu

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Adobe Research（奥多比研究院） 纠错

AI总结 本文针对组合式布局理解任务，提出后训练范式MASON，利用约2万布局的CoDeLayout数据集，使Qwen2.5-VL 7B准确率达91.66%，优于基线及全数据微调。

Comments ECCV 2026

Which Metrics Save the Most Human Annotation? Prediction-Powered Evaluation and Meta-Evaluation

哪些指标能节省最多的人工标注？预测驱动的评估与元评估

Mingqi Gao, Anthony Sicilia, Weiyan Shi

机构 * Northeastern University（东北大学） ； West Virginia University（西弗吉尼亚大学） 纠错

AI总结 该研究基于预测驱动推理提出预测驱动评估框架，引入预测驱动节省率元指标，结合有限人工判断与大规模自动评分实现无偏高效的系统比较，可节省人工标注成本，适用于各类无法验证的任务。

Comments Accepted at EMNLP 2026 (Main). Code available: this https URL (https://github.com/CHATS-lab/ppi-eval)

PACEShop: Evaluating Personalized, Actionable, Compositional, and Evidence-grounded Shopping Assistants

PACEShop：评估个性化、可操作、可组合且基于证据的购物助手

Weimin Lyu, Chen Luo, Guangrui Li, Yaochen Xie, Dhineshkumar Ramasubbu, Arief Koesdwiady, Wanqiu Long, Hansu Gu, Yutong Chen, Zheshen Wang, Dakuo Wang, Yi Liu

机构 * Amazon（亚马逊） ； Northeastern University（东北大学） ； Expedia（亿客行） 纠错

AI总结 针对现有购物助手评估基准未覆盖结构化回复联合评估目标的问题，提出 PACE 评估框架，构建含 22625 条记录的 PACEShop 基准数据集和 PACEJudge 协议，验证任务匹配输出契约对评估的重要性。

Standalone LLM and a Pre-specified Agentic Pipeline for Explaining ICU Mortality Predictions: a Feasibility Study on the eICU Demo Dataset

独立大型语言模型（LLM）与预定义智能体管道用于解释ICU死亡率预测：基于eICU演示数据集的可行性研究

Di Zhu, Chen Xie, Haoyun Zhang, Zihan Wei, Ziwei Wang, Jiazhao Shi, Ziyu Wang, Qiyang Xie

机构 * Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； New York University（纽约大学） ； Wake Forest University（维克森林大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本研究基于eICU演示数据集对比独立LLM与四步智能体管道解释ICU死亡率预测，发现智能体管道在指南依据性等方面更优，但需搭配归因核查。

Grounded Token Initialization for New Vocabulary in LMs for Generative Recommendation

为生成推荐系统中的新词汇提供基础性词 token 初始化

Daiwei Chen, Zhoutong Fu, Chengming Jiang, Haichao Zhang, Ran Zhou, Tan Wang, Chunnan Yao, Guoyao Li, Rui Cai, Yihan Cao, Ruijie Jiang, Fedor Borisyuk, Jianqiang Shen, Jingwei Wu, Ramya Korlakai Vinayak

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； LinkedIn Corporation（领英公司） ； Northeastern University（东北大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

AI总结 本文提出GTI方法，通过在预训练嵌入空间中语义地初始化新词汇，提升生成推荐系统性能，优于传统均值初始化和辅助任务适应方法。

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: this https URL (https://video-reason.com/?v=vbvr)