University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

See-through: Single-image Layer Decomposition for Anime Characters

See-through: 单图像层分解用于动漫人物

Jian Lin, Chengze Li, Haoyun Qin, Kwun Wang Chan, Yanghua Jin, Hanyuan Liu, Stephen Chun Wang Choy, Xueting Liu

机构 * Saint Francis University（圣芳济大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Spellbrush（Spellbrush公司） ； Shitagaki Lab（Shitagaki实验室） 纠错

AI总结 本研究提出了一种单图像层分解方法，通过自动生成高质量监督信息和结合扩散模型与伪深度推断机制，实现动漫人物的2.5D可操控模型生成。

Comments 23 pages, 20 figures, preprint version only

Online Conformal Prediction via Universal Portfolio Algorithms

通过通用投资组合算法实现在线符合预测

Tuo Liu, Edgar Dobriban, Francesco Orabona

机构 * King Abdullah University of Science and Technology, Saudi Arabia（卡斯特大学） ； University of Pennsylvania, USA（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 本文提出UP-OCP方法，通过通用投资组合算法实现参数无关的在线符合预测，提供强的有限时间误覆盖界，并在实验中表现优于现有方法。

One Model, All Roles: Multi-Turn, Multi-Agent Self-Play Reinforcement Learning for Conversational Social Intelligence

一个模型，所有角色：多轮、多智能体自我对战强化学习用于对话社交智能

Bowen Jiang, Taiwei Shi, Ryo Kamoi, Yuan Yuan, Camillo J. Taylor, Longqi Yang, Pei Zhou, Sihao Chen

机构 * Microsoft Corporation（微软公司） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

AI总结 OMAR通过多轮多智能体自我对战强化学习，使AI在无监督情况下发展出共情、说服等社交智能。

Unified Inference Framework for Single and Multi-Player Performative Prediction: Method and Asymptotic Optimality

统一的单玩家和多玩家表演预测推断框架：方法与渐近最优性

Zhixian Zhang, Xiaotian Hou, Linjun Zhang

机构 * Rutgers University（罗杰斯大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 本文提出统一的单玩家和多玩家表演预测推断框架，通过RRM和两步插值估计器实现渐近最优性，提供可靠估计与决策的系统工具。

Emergent Alignment via Competition

通过竞争实现涌现对齐

Natalie Collina, Surbhi Goel, Aaron Roth, Emily Ryu, Mirah Shi

机构 * Department of Computer and Information Sciences, University of Pennsylvania（计算机与信息科学系，宾夕法尼亚大学） ； Department of Computer Science, Cornell University（计算机科学系，康奈尔大学） 纠错

AI总结 通过竞争实现AI与人类价值观的对齐，证明在特定条件下战略竞争可产生与完全对齐模型相当的结果。

MedFrameQA: A Multi-Image Medical VQA Benchmark for Clinical Reasoning

MedFrameQA: 一个多图像医学视觉问答基准用于临床推理

Suhao Yu, Haojin Wang, Juncheng Wu, Luyang Luo, Jingshen Wang, Cihang Xie, Pranav Rajpurkar, Carl Yang, Yang Yang, Kang Wang, Yannan Yu, Yuyin Zhou

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Harvard University（哈佛大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Emory University（埃默里大学） ； UC San Francisco（旧金山加州大学） 纠错

AI总结 MedFrameQA是一个多图像医学视觉问答基准，旨在评估多图像医学推理能力，揭示现有模型在处理复杂医学叙述时的不足。

Comments 27 pages, 15 Figures Benchmark data: https://huggingface.co/datasets/SuhaoYu1020/MedFrameQA