University of Washington（华盛顿大学）

Clarify or Answer: Reinforcement Learning for Agentic VQA with Context Under-specification

澄清或回答：基于上下文不充分的代理视觉问答强化学习

Zongwan Cao, Bingbing Wen, Lucy Lu Wang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） 纠错

AI总结 CoA通过强化学习解决上下文不充分的视觉问答问题，通过生成聚焦问题澄清歧义，提升问答准确性。

Cognitively-Inspired Tokens Overcome Egocentric Bias in Multimodal Models

具有认知启发的标记克服了多模态模型中的自我中心偏差

Bridget Leonard, Scott O. Murray

机构 * Department of Psychology University of Washington（心理学系华盛顿大学） 纠错

AI总结 本研究通过引入视角标记，提升多模态模型在空间推理任务中的表现，实现更人样的空间认知能力。

OmniView: An All-Seeing Diffusion Model for 3D and 4D View Synthesis

OmniView: 一种用于3D和4D视图合成的全视角扩散模型

Xiang Fan, Sharath Girish, Vivek Ramanujan, Chaoyang Wang, Ashkan Mirzaei, Petr Sushko, Aliaksandr Siarohin, Sergey Tulyakov, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

AI总结 OmniView是一种统一的扩散模型，能够泛化多种4D一致性任务，通过空间、时间和视图条件的灵活组合提升视频生成质量与相机控制精度。

Comments Project page: https://snap-research.github.io/OmniView/