Xiaohongshu（小红书）

CausalRM: Causal-Theoretic Reward Modeling for RLHF from Observational User Feedbacks

CausalRM：基于观察性用户反馈的因果理论奖励建模用于RLHF

Hao Wang, Licheng Pan, Zhichao Chen, Chunyuan Zheng, Zhixuan Chu, Xiaoxi Li, Yuan Lu, Xinggao Liu, Haoxuan Li, Zhouchen Lin

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出CausalRM框架，通过因果理论处理观察性用户反馈中的噪声和偏见问题，提升RLHF任务性能，实验显示在WildGuardMix和HarmBench上分别提升49.2%和32.7%。

Multimodal OCR: Parse Anything from Documents

多模态OCR：从文档中解析一切

Handong Zheng, Yumeng Li, Kaile Zhang, Liang Xin, Guangwei Zhao, Hao Liu, Jiayu Chen, Jie Lou, Qi Fu, Rui Yang, Shuo Jiang, Weijian Luo, Weijie Su, Weijun Zhang, Xingyu Zhu, Yabin Li, Yiwei ma, Yu Chen, Yuqiu Ji, Zhaohui Yu, Guang Yang, Colin Zhang, Lei Zhang, Yuliang Liu, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； hi lab, Xiaohongshu Inc（小红书实验室，小红书公司） 纠错

AI总结 本文提出多模态OCR（MOCR），通过联合解析文本和图形，生成统一的文本表示。方法将图表、表格等视觉元素作为解析目标，提升文档重建的准确性，并通过端到端训练实现跨模态监督，最终在文档和结构化图形解析任务中取得优异表现。

Time-o1: Time-Series Forecasting Needs Transformed Label Alignment

Time-o1: 时间序列预测需要转换标签对齐

Hao Wang, Licheng Pan, Zhichao Chen, Xu Chen, Qingyang Dai, Lei Wang, Haoxuan Li, Zhouchen Lin

机构 * Xiaohongshu Inc（小红书公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Peking University（北京大学） ； State Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室，智能科学与技术学院） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） ； Department of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Pazhou Laboratory (Huangpu), Guangzhou, Guangdong, China（广州黄埔实验室（华南）） 纠错

AI总结 本文提出Time-o1，通过转换标签对齐缓解时间序列预测中的标签自相关和任务过多问题，提升模型性能。

Comments Accepted as poster in NeurIPS 2025

Journal ref NeurIPS 2025

Quadratic Direct Forecast for Training Multi-Step Time-Series Forecast Models

二次直接预报用于训练多步时间序列预测模型

Hao Wang, Licheng Pan, Yuan Lu, Zhichao Chen, Tianqiao Liu, Shuting He, Zhixuan Chu, Qingsong Wen, Haoxuan Li, Zhouchen Lin

机构 * Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； State Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（人工智能国家重点实验室，北京大学智能科学与技术学院） ； College of Engineering, Purdue University（普渡大学工程学院） ； School of Computing and Artificial Intelligence, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学计算机与人工智能学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Squirrel AI ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Pazhou Laboratory (Huangpu), Guangzhou, Guangdong, China（琶洲实验室（黄埔），广州，广东，中国） 纠错

AI总结 本文提出二次加权训练目标，解决多步时间序列预测中标签自相关和任务权重不均的问题，通过Quadratic Direct Forecast算法提升模型性能。

Journal ref ICLR 2026