语言大模型 / LLM

SliderQuant: Accurate Post-Training Quantization for LLMs

SliderQuant: 针对LLMs的准确后训练量化

Shigeng Wang, Chao Li, Yangyuxuan Kang, Jiawei Fan, Zhonghong Ou, Anbang Yao

机构 * Intel Labs China（英特尔中国研究院） ； BUPT（北京邮电大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出SliderQuant框架，通过分层滑动量化方法优化不同层的量化敏感性，提升LLM在不同位宽下的精度。

Comments This work is accepted to ICLR 2026. Code is available at https://github.com/deep-optimization/SliderQuant

Learning to Rank Caption Chains for Video-Text Alignment

学习排名图注链以实现视频-文本对齐

Ansel Blume, Burak Uzkent, Shalini Chaudhuri, Garin Kessler

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 Video） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出通过重复图注退化生成大规模挑战性图注链，改进视频-文本对齐的排名优化方法，优于二元DPO并在长形式内容生成中表现更优，需对视觉编码器进行微调。

Gaze patterns predict preference and confidence in pairwise AI image evaluation

注视模式预测成对AI图像评估中的偏好和信心

Nikolas Papadopoulos, Shreenithi Navaneethan, Sheng Bai, Ankur Samanta, Paul Sajda

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究通过眼动追踪揭示成对AI图像评估中的偏好形成过程，发现注视模式能预测二元选择和信心，表明眼动数据能提供与偏好注释质量相关的隐含信号。

Comments This paper has been accepted to ACM ETRA 2026

Cross-Preference Learning for Sentence-Level and Context-Aware Machine Translation

跨偏好学习用于句子级和上下文感知机器翻译

Ying Li, Xinglin Lyu, Junhui Li, Jinlong Yang, Hengchao Shang, Min Zhang, Shimin Tao, Daimeng Wei

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Zhengzhou University（郑州大学计算机与人工智能学院） ； Huawei Translation Services Center（华为翻译服务中心） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出跨偏好学习框架，通过整合内在和跨条件偏好，提升句子级和上下文感知机器翻译的互补效益，实验显示在多个任务中翻译质量与鲁棒性均有提升。

Can GRPO Boost Complex Multimodal Table Understanding?

GRPO能否提升复杂多模态表格理解？

Xiaoqiang Kang, Shengen Wu, Zimu Wang, Yilin Liu, Xiaobo Jin, Kaizhu Huang, Wei Wang, Yutao Yue, Xiaowei Huang, Qiufeng Wang

机构 * School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学先进科技学院） ； Department of Computer Science, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学系） ； Information Hub, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）信息中心） ； University of Southern California（南加州大学） ； Duke Kunshan University（杜克大学昆山分校） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：SFT(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Table-R1框架，通过预热、感知对齐GRPO和提示-完成GRPO三阶段提升多模态表格理解性能，优于SFT和GRPO。

Comments EMNLP 2025

Journal ref EMNLP 2025

Persistent Robot World Models: Stabilizing Multi-Step Rollouts via Reinforcement Learning

持久的机器人世界模型：通过强化学习稳定多步 rollout

Jai Bardhan, Patrik Drozdik, Josef Sivic, Vladimir Petrik

机构 * Czech Institute of Informatics, Robotics and Cybernetics, Czech Technical University in Prague（捷克理工大学，捷克信息学、机器人学与控制论研究所） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)

AI总结 本文通过强化学习方法改进机器人世界模型，解决多步预测中误差累积问题，提出自回归rollout训练方案和多视角视觉反馈奖励，提升预测精度和稳定性，实现在DROID数据集上的state-of-the-art表现。

Comments 34 pages, 11 figures, 12 tables

Thinking with Frames: Generative Video Distortion Evaluation via Frame Reward Model

基于框架的思考：通过帧奖励模型生成视频失真评估

Yuan Wang, Borui Liao, Huijuan Huang, Jinda Lu, Ouxiang Li, Kuien Liu, Meng Wang, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； Institute of Software Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)

AI总结 本文提出REACT框架，通过帧级奖励模型评估生成视频的结构性失真，结合人类偏好数据集和高效合成流程，提升视频生成质量评估的准确性和可解释性。