Stanford University（斯坦福大学）

Retrospective In-Context Learning for Temporal Credit Assignment with Large Language Models

回顾上下文学习用于大语言模型中的时间信用分配

Wen-Tse Chen, Jiayu Chen, Fahim Tajwar, Hao Zhu, Xintong Duan, Ruslan Salakhutdinov, Jeff Schneider

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出利用大语言模型进行回顾上下文学习，以提高强化学习中时间信用分配的样本效率和泛化能力。

Comments Accepted to NeurIPS 2025

Improved Object-Centric Diffusion Learning with Registers and Contrastive Alignment

改进的基于注册和对比对齐的对象中心扩散学习

Bac Nguyen, Yuhta Takida, Naoki Murata, Chieh-Hsin Lai, Toshimitsu Uesaka, Stefano Ermon, Yuki Mitsufuji

机构 * Sony AI（索尼人工智能） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Sony Group Corporation（索尼集团） 纠错

AI总结 CODA通过注册槽位和对比对齐损失改进物体中心学习，提升物体发现、属性预测和图像生成性能。

Comments Accepted at ICLR 2026

Multi-View 3D Reconstruction using Knowledge Distillation

多视图3D重建使用知识蒸馏

Aditya Dutt, Ishikaa Lunawat, Manpreet Kaur

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出使用知识蒸馏方法，通过Dust3r生成的3D重建点训练学生模型，以提升多视图3D重建的效率和性能，最终发现视觉Transformer架构在视觉和定量指标上表现最佳。

Comments 6 pages, 10 figures