University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Direct, Parallel, or Sequential? A Comparative Study of Training-Free Multi-Subject Image-to-Video Generation

直接式、并行式还是顺序式？无训练多主体图像到视频生成的对比研究

Yanliang Qi, Kexi Chen, Muchao Ye, Haomiao Ni

机构 * University of Memphis（孟菲斯大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Iowa（爱荷华大学） 纠错

AI总结 本文对比研究直接、并行、顺序三种无训练多主体图像到视频生成范式，通过实证评估明确各范式的优劣势，为可控多主体视频生成系统设计提供实用见解。

Comments ACM Multimedia Workshop 2026

From Diagnosis to Redesign: Using Quantitative Ethnography to Improve Multi-Agent LLM Reasoning

从诊断到重新设计：使用定量人种志改进多智能体大语言模型推理

Vedant Khatri, Anthony Cusimano, Zachari Swiecki, Zhen Xu, Xiner Liu, Renzhe Yu

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学欧文分校） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Monash University（莫纳什大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 本研究提出定量人种志方法，以自动作文评分为例，通过分析五智能体辩论系统的交互模式诊断问题并修改提示词，使多智能体LLM的评分准确率从27.78%提升至40.28%。

Comments Accepted at ICQE 2026 (to appear in Springer CCIS)

Decoupled Physical Modeling and Execution for Physics Reasoning

用于物理推理的解耦物理建模与执行

Ye Zhang, Xuehang Guo, Rui Pan, Pengfei Yu, Denghui Zhang, Manling Li, Qingyun Wang

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； William & Mary（威廉玛丽学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊公司） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 该研究提出解耦物理建模与执行的统一框架，通过两阶段后训练策略提升小型大语言模型物理推理性能，在多个基准上实现约3%的平均性能提升。

Training Needs Trustworthy Worlds: Verified Synthetic Web Environments for Agent Learning

训练需要可信的世界：用于智能体学习的经过验证的合成Web环境

Chenghao Zhang, Canran Xiao, SaiSai Hu, Dan Roth

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Pace University（佩斯大学） 纠错

AI总结 该研究构建可执行、可审计的合成Web环境，修复缺陷后用于训练Web智能体，提升了可行任务率与PPO策略性能，增强了向多个基准的迁移能力，为智能体学习提供了可靠训练基底。

From Solver Feedback to Faithful Plans: Multi-Role Reinforcement Learning for Symbolic Planning

从求解器反馈到可信规划：用于符号规划的多角色强化学习

Chenghao Zhang, Yikai Mao, Shanqi Liu, Haoyu Gao, SaiSai Hu, Dan Roth

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Pace University（佩斯大学） 纠错

AI总结 该研究提出基于求解器的多角色强化学习框架，仅用求解器反馈实现无人工演示的自然语言转PDDL，在PlanBench上显著提升规划成功率与可信性，降低语义漂移。

Provably adaptive sampling with uniform and remasking discrete diffusion models

可证明的均匀与重掩蔽离散扩散模型的自适应采样

Daniil Dmitriev, Zhihan Huang, Yuting Wei

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； the Wharton School（沃顿商学院） ； Department of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） 纠错

AI总结 该研究针对均匀与重掩蔽离散扩散模型，提出带留一法去噪器的一阶自适应采样器，证明其采样复杂度由目标分布固有依赖结构决定，而非环境维度，实验验证了维度自适应行为。

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