Xiaohongshu（小红书）

Improving the Reasoning of Multi-Image Grounding in MLLMs via Reinforcement Learning

通过强化学习提升多图像接地在MLLMs中的推理能力

Bob Zhang, Haoran Li, Tao Zhang, Jianan Li, Cilin Yan, Xikai Liu, Jiayin Cai, Yanbin Hao

机构 * Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

AI总结 本文通过强化学习策略提升多图像接地任务中MLLMs的推理能力，采用合成CoT数据、LoRA微调和规则引导的RL方法，实验表明在MIG-Bench和多个领域外基准上效果显著。

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DistDF: Time-Series Forecasting Needs Joint-Distribution Wasserstein Alignment

DistDF：时间序列预测需要联合分布Wasserstein对齐

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

机构 * Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； College of Control Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Computing and Artificial Intelligence, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学计算与人工智能学院） ； State Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； Squirrel AI（松鼠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） 纠错

AI总结 DistDF通过最小化预测序列与标签序列条件分布之间的分布差异，解决传统直接预测方法在标签序列自相关时的偏差问题，提升多种预测模型性能。

Journal ref ICLR 2026