NeurIPS

Blazing the trails before beating the path: Sample-efficient Monte-Carlo planning

在铺设道路之前击败路径：样本高效的蒙特卡洛规划

Jean-Bastien Grill, Michal Valko, Rémi Munos

机构 * SequeL team, INRIA Lille - Nord Europe（SequeL团队，INRIA里尔-北欧分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文提出TrailBlazer算法，通过高效样本探索近优状态结构，实现样本效率高的蒙特卡洛规划，兼顾策略优化与计算效率。

Comments Published in Neural Information Processing Systems 2016

One Token per Highly Selective Frame: Towards Extreme Compression for Long Video Understanding

每个高度选择性帧一个标记：朝着长视频理解的极端压缩

Zheyu Zhang, Ziqi Pang, Shixing Chen, Xiang Hao, Vimal Bhat, Yu-Xiong Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon Prime Video（亚马逊Prime视频） 纠错

AI总结 本文提出XComp模型，通过极端视频标记压缩提升长视频理解性能，结合标记级和帧级压缩，实现更高的压缩比和更密集的帧采样。

Comments Appear in the proceedings of NeurIPS 2025

Curvature-Aligned Probing for Local Loss-Landscape Stabilization

曲率对齐探针用于局部损失景观稳定化

Nikita Kiselev, Andrey Grabovoy

机构 * Department of Intelligent Systems（智能系统系） ； Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理技术学院） 纠错

AI总结 本文提出曲率对齐准则，通过分析经验Hessian的主特征空间，改进局部损失景观稳定化方法，提升计算效率。

Comments Submitted to NeurIPS 2026