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2026-08-18 周二共 4 篇:生成 1 · 代码生成 0 · 智能体 0 · 世界模型与具身 2 · 理解 0 · 音频 0 · 基础模型 1
生成
文生图 0图编辑 0视频生成 13D 生成 0
代码生成
Visual2Code 03D2Code 0
智能体
GUI Agent 0
世界模型与具身
世界模型 1具身智能 1
理解
VLM 0OCR 0
音频
音频 0
基础模型
LLM 1统一多模态 0

这一天为历史补采:作者单位只来自 OpenAlex,入选论文比每日更新少;要点由 AI 根据论文摘要生成,以原文为准。

共 4 篇

世界模型P1 顶会ECCV 2026

CaliBench: Are the Stochastic Dynamics of Video World Models Physically Calibrated?(在新窗口打开)

CaliBench 在骰子、轮盘等离散结果空间检验 video world model 是否复现已知随机分布,多数 i2v 模型显著 miscalibrated。

  • 在闭式参考分布的可解释离散结果空间上直接测校准,而非 learned feature 空间
  • 分解 scorability 与 calibration(相对参考的总变差距离),并用卡方检验显著性
  • 评测九场景六款 image-to-video 模型,发布 mnTV 协议与对比基准
具身智能P1 顶会CoRL 2026

HiPHI: A Large-Scale Benchmark for High-Precision Human Motion and Object-Interaction(在新窗口打开)

发布 600+ 小时光学动捕数据集 HiPHI,高覆盖全身运动与物体交互,为人形策略与物理 AI 提供评测与训练基础。

  • 600+ 小时全身运动数据,亚毫米级标记与 mesh 级物体轨迹的高保真动捕流程
  • 以 FrameNet 组织动作原语,系统化扩大运动与交互流形覆盖
  • 提供运动多样性、交互 grounding、物体一致性等 benchmark 套件
视频生成P1 顶会ECCV 2026

Aligning Human Sense: Calibrated Distributional Reward Learning for Video Generation(在新窗口打开)

用精英筛选校准偏好数据、多维奖励分布与 Wasserstein 对齐,并将分布对齐引入 GRPO,提升视频奖励可靠性与生成感知一致性。

  • elite-guided filtering 校准人类偏好数据,构建更可靠的奖励模型监督
  • 以多维奖励分布刻画偏好不确定性,Wasserstein 对齐经验人类偏好分布
  • Wasserstein 分布对齐融入 GRPO,使策略优化更好匹配偏好的全局结构
LLMP1 顶会UIST 2026

MUSE: An Interactive Meta-Agent for Understanding and Steering LLM-powered Data Science Systems(在新窗口打开)

交互式元智能体 MUSE 分层展示 Agent 执行轨迹,支持按步骤提问与修订,提升数据科学工作流理解与操控效率。

  • 将低级执行轨迹动态重构为多语义层级,便于从概览导航到实现细节
  • 支持在上下文中引用具体步骤提问、反馈与修订,无需手动检索执行历史
  • 混合主动性引导:标出可疑步骤、辅助修复,并将修复意图转化为底层 Agent 指令