Stanford University（斯坦福大学）

Pressure, What Pressure? Sycophancy Disentanglement in Language Models via Reward Decomposition

压力，何为压力？通过奖励分解实现语言模型中的奉承解缠

Muhammad Ahmed Mohsin, Ahsan Bilal, Muhammad Umer, Emily Fox

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） 纠错

AI总结 本文提出通过奖励分解方法减少语言模型的奉承行为，引入多组件组相对策略优化（GRPO）奖励，分解训练信号为五个维度，有效降低奉承倾向。

Comments Submitted to COLM 2026

Coverage Optimization for Camera View Selection

用于摄像头视角选择的覆盖优化

Timothy Chen, Adam Dai, Maximilian Adang, Grace Gao, Mac Schwager

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于覆盖的摄像头视角选择方法，通过最小化鱼信息增益的近似值来选择信息丰富的视角，从而提高三维重建质量。

Modality-Aware and Anatomical Vector-Quantized Autoencoding for Multimodal Brain MRI

多模态脑MRI的模态感知与解剖矢量量化自编码

Mingjie Li, Edward Kim, Yue Zhao, Ehsan Adeli, Kilian M. Pohl

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出NeuroQuant，一种基于模态感知和解剖学的3D矢量量化自编码器，用于多模态脑MRI重建，通过共享潜在表示和双流编码提升重建精度。

Comments CVPR Fingdings track

Offline RL for Adaptive Policy Retrieval in Prior Authorization

离线强化学习在先决授权政策适应性检索中的应用

Ruslan Sharifullin, Maxim Gorshkov, Hannah Clay

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于离线强化学习的适应性政策检索方法，通过将检索过程建模为马尔可夫决策过程，提升了检索效率和准确性。

Comments 9 pages, 7 figures, 6 tables

GLANCE: A Global-Local Coordination Multi-Agent Framework for Music-Grounded Non-Linear Video Editing

GLANCE：一种用于音乐引导非线性视频编辑的全局-局部协调多智能体框架

Zihao Lin, Haibo Wang, Zhiyang Xu, Siyao Dai, Huanjie Dong, Xiaohan Wang, Yolo Y. Tang, Yixin Wang, Qifan Wang, Lifu Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Meta AI 纠错

AI总结 GLANCE提出一种全局-局部协调多智能体框架，通过双环架构实现视频编辑任务的长期规划与分段处理，引入新的协调机制和评估框架，实验表明其在视频生成质量上优于现有方法。

Comments 14 pages, 4 figures, under review

TeamPath: Building MultiModal Pathology Experts with Reasoning AI Copilots

TeamPath: 构建多模态病理专家的推理AI助手

Tianyu Liu, Weihao Xuan, Hao Wu, Peter Humphrey, Marcello DiStasio, Mohamed Kahila, Alfonso Garcia Tan, Heli Qi, Rui Yang, Simeng Han, Tinglin Huang, Fang Wu, Chen Liu, Qingyu Chen, Nan Liu, Irene Li, Hua Xu, Hongyu Zhao

机构 * Interdepartmental Program in Computational Biology and Biomedical Informatics, Yale University（耶鲁大学计算生物学与生物医学信息学跨学科项目） ； Department of Biostatistics, Yale University（耶鲁大学生物统计学系） ； Broad Institute of MIT and Harvard（博德研究所） ； Department of Complexity Science and Engineering, The University of Tokyo（东京大学复杂科学与工程系） ； Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN（理化学研究所先进智能项目中心） ； Department of Pathology, Yale University（耶鲁大学病理学系） ； Department of Anatomical Pathology, Singapore General Hospital（新加坡中央医院解剖病理学系） ； Center for Biomedical Data Science, Duke–NUS Medical School, Singapore, Singapore（杜克-新加坡国立大学医学院生物医学数据科学中心） ； Department of Computer Science, Yale University（耶鲁大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） 纠错

AI总结 TeamPath通过强化学习和路由增强方案，整合多模态数据提升病理诊断与跨模态生成能力，为临床提供可靠的信息交流系统。

Comments 45 pages, 6 figures

Guided Query Refinement: Multimodal Hybrid Retrieval with Test-Time Optimization

引导查询细化：多模态混合检索与测试时优化

Omri Uzan, Asaf Yehudai, Roi pony, Eyal Shnarch, Ariel Gera

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） 纠错

AI总结 本文提出引导查询细化方法，通过测试时优化提升多模态检索性能，使视觉中心模型在效率和性能上达到更优平衡。

Comments ICLR 2026

DeepSearch: Overcome the Bottleneck of Reinforcement Learning with Verifiable Rewards via Monte Carlo Tree Search

DeepSearch: 通过蒙特卡洛树搜索克服强化学习中的瓶颈问题

Fang Wu, Weihao Xuan, Heli Qi, Ximing Lu, Aaron Tu, Li Erran Li, Yejin Choi

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本理化学研究所革新智能研究中心） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Amazon AWS（亚马逊云科技） 纠错

AI总结 DeepSearch通过将蒙特卡洛树搜索整合到强化学习中，解决探索不足的问题，提升数学推理能力，实验显示其在推理任务中达到62.95%的准确率，且效率显著高于传统方法。

Advancing AI Research Assistants with Expert-Involved Learning

通过专家参与学习推进AI研究助手

Tianyu Liu, Simeng Han, Hanchen Wang, Xiao Luo, Pan Lu, Biqing Zhu, Yuge Wang, Keyi Li, Jiapeng Chen, Rihao Qu, Yufeng Liu, Xinyue Cui, Aviv Yaish, Yuhang Chen, Minsheng Hao, Chuhan Li, Kexing Li, Yinsheng Lu, Xinyu Wei, Qinzhe Xing, Antonia Panescu, Mengbo Wang, Vibha Annaswamy, Alicia Sanchez, Jack Cloherty, Arman Cohan, Hua Xu, Mark Gerstein, James Zou, Hongyu Zhao

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院-哈佛大学博德研究所） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Genentech（基因泰克） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出ARIEL框架，通过专家验证任务评估大语言模型和多模态模型在生物医学领域的表现，发现提示工程和轻量级微调能提升文本覆盖，计算扩展策略增强视觉问答能力，构建了集成文本和视觉线索的AI助手，提出可检验的机理假设。

Comments 43 pages, 7 figures

The DeepSpeak Dataset

DeepSpeak 数据集

Sarah Barrington, Maty Bohacek, Hany Farid

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出DeepSpeak数据集，包含超过100小时的真实和深度伪造音频视频内容，旨在解决复杂的说话人头像场景。通过提供高质量的真实数据和生成的深度伪造数据，以及基于嵌入的身份匹配方法，提升深度伪造检测的鲁棒性。

Comments https://github.com/hfaridlab/deepspeak

Journal ref Published in CVPR 2026 Findings