University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

From Preferences to Prejudice: The Role of Alignment Tuning in Shaping Social Bias in Video Diffusion Models

从偏好到偏见：对齐调谐在视频扩散模型中塑造社会偏见的作用

Zefan Cai, Haoyi Qiu, Haozhe Zhao, Ke Wan, Jiachen Li, Jiuxiang Gu, Wen Xiao, Nanyun Peng, Junjie Hu

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 本文研究了对齐调谐在视频扩散模型中如何塑造社会偏见，提出VideoBiasEval框架以评估和缓解偏见，揭示了对齐调谐使偏见更稳定且刻板化的现象。

Comments TMLR

Understanding Language Prior of LVLMs by Contrasting Chain-of-Embedding

通过对比嵌入链理解LVLMs的语言先验

Lin Long, Changdae Oh, Seongheon Park, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 通过对比嵌入链分析，揭示LVLMs中视觉信息整合的关键层及影响响应生成的强度量化方法。

Comments ICLR 2026

From Pixels to Images: A Structural Survey of Deep Learning Paradigms in Remote Sensing Image Semantic Segmentation

从像素到图像：深度学习在遥感图像语义分割中的结构调查

Quanwei Liu, Tao Huang, Jiaqi Yang, Wei Xiang

机构 * College of Science and Engineering and Centre for AI and Data Science Innovation, James Cook University（科学与工程学院和人工智能与数据科学创新中心，詹姆斯库克大学） ； Department of Forest and Wildlife Ecology, University of Wisconsin-Madison（森林与野生动物生态学系，威斯康星大学麦迪逊分校） ； School of Computing, Engineering and Mathematical Sciences, La Trobe University（计算、工程与数学科学学院，拉特罗布大学） 纠错

AI总结 本文系统回顾了深度学习在遥感图像语义分割中的结构演变，从像素到图像的层次化方法，涵盖多种技术并提供可复现的代码库。

Comments 34 pages, 9 figures, 5 tables

Geospatial Representation Learning: A Survey from Deep Learning to The LLM Era

地理空间表示学习：从深度学习到大语言模型时代的一次综述

Xixuan Hao, Yutian Jiang, Xingchen Zou, Jiabo Liu, Yifang Yin, Song Gao, Flora Salim, Tianrui Li, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Institute for Infocomm Research (I$^2$R), A*STAR（信息通信研究院（I$^2$R），A*STAR） 纠错

AI总结 本文综述了从深度学习到大语言模型时代的地理空间表示学习，探讨了其方法、应用及未来发展方向。