语言大模型 / LLM

Dual-IPO: Dual-Iterative Preference Optimization for Text-to-Video Generation

Dual-IPO: 双迭代偏好优化用于文本到视频生成

Xiaomeng Yang, Mengping Yang, Jia Gong, Luozheng Qin, Zhiyu Tan, Hao Li

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） 纠错

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

AI总结 Dual-IPO通过迭代优化奖励模型和视频生成模型，提升文本到视频生成的质量和人类偏好对齐，无需手动标注即可提高合成效果。

Comments To appear in ICLR 2026, GitHub Code: https://github.com/SAIS-FUXI/IPO

Unifying Stable Optimization and Reference Regularization in RLHF

统一稳定优化与参考正则化在RLHF中

Li He, Qiang Qu, He Zhao, Stephen Wan, Dadong Wang, Lina Yao, Tongliang Liu

机构 * Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼人工智能中心、悉尼大学） ； CSIRO, Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织、Data61） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种统一正则化方法，通过平衡防止奖励黑客和稳定策略更新，提升RLHF的对齐性能和稳定性。

Comments ICLR 2026

Flow of Spans: Generalizing Language Models to Dynamic Span-Vocabulary via GFlowNets

动态跨度的流动：通过GFlowNets泛化语言模型到动态跨度词典

Bo Xue, Yunchong Song, Fanghao Shao, Xuekai Zhu, Lin Chen, Luoyi Fu, Xinbing Wang, Zhouhan Lin

机构 * LUMIA Lab（LUMIA实验室） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出FOSS，一种基于GFlowNets的跨度生成框架，通过动态跨度词典和DAG结构状态空间提升语言模型的生成能力与泛化性能。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Decomposed Direct Preference Optimization for Structure-Based Drug Design

基于结构的分解直接偏好优化用于基于结构的药物设计

Xiwei Cheng, Xiangxin Zhou, Yuwei Yang, Yu Bao, Quanquan Gu

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

AI总结 DecompDPO通过分解优化目标和引入物理信息能量项，提升基于结构的药物设计中分子生成与优化的性能。

Comments Accepted by TMLR

SAFE: Stable Alignment Finetuning with Entropy-Aware Predictive Control for Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

SAFE：基于熵感知预测控制的稳定对齐微调用于人类反馈的强化学习（RLHF）

Dipan Maity

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SAFE通过熵感知预测控制提升RLHF稳定性，实现更高的训练奖励和更稳定的优化性能。

OpenRubrics: Towards Scalable Synthetic Rubric Generation for Reward Modeling and LLM Alignment

OpenRubrics: 向奖励建模和大语言模型对齐的可扩展合成 rubric 生成迈进

Tianci Liu, Ran Xu, Tony Yu, Ilgee Hong, Carl Yang, Tuo Zhao, Haoyu Wang

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University at Albany（阿尔巴尼大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(title)；RLHF(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 OpenRubrics 提出了一种基于对比的 rubric 生成方法，通过大规模（提示，rubric）对提升奖励建模和大语言模型对齐的性能。

Comments The first two authors contributed equally. Updated OpenRubrics dataset, RMs, and results

A-IPO: Adaptive Intent-driven Preference Optimization

A-IPO：自适应意图驱动偏好优化

Wenqing Wang, Muhammad Asif Ali, Ali Shoker, Ruohan Yang, Junyang Chen, Ying Sha, Huan Wang

机构 * Huazhong Agricultural University（华中农业大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒-阿齐兹大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 A-IPO通过引入意图模块，提升偏好对齐的鲁棒性和多样性，实验证明其在多个基准测试中表现优于现有方法。

Real-Time Trend Prediction via Continually-Aligned LLM Query Generation

通过持续对齐的LLM查询生成进行实时趋势预测

Zijing Hui, Wenhan Lyu, Shusen Wang, Li Chen, Chu Wang

机构 * Meta Platforms（Meta平台） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 RTTP通过持续对齐的LLM查询生成，在低流量搜索环境中实现实时趋势预测，显著提升尾部趋势检测精度和查询生成准确性。

Unified Text-Image Generation with Weakness-Targeted Post-Training

通过弱项针对性后训练实现统一的文本图像生成

Jiahui Chen, Philippe Hansen-Estruch, Xiaochuang Han, Yushi Hu, Emily Dinan, Amita Kamath, Michal Drozdzal, Reyhane Askari-Hemmat, Luke Zettlemoyer, Marjan Ghazvininejad

机构 * FAIR at Meta（Meta旗下的FAIR） ； University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过针对性后训练实现统一文本图像生成，提升多模态生成性能。

GDRO: Group-level Reward Post-training Suitable for Diffusion Models

GDRO：适用于扩散模型的组级奖励后训练

Yiyang Wang, Xi Chen, Xiaogang Xu, Yu Liu, Hengshuang Zhao

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 GDRO通过组级奖励后训练优化，提升扩散模型奖励分数并增强抗奖励黑客能力。

Counterfactual Self-Questioning for Stable Policy Optimization in Language Models

反事实自问法用于语言模型中的稳定策略优化

Mandar Parab

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 反事实自问法通过内部生成的监督提升语言模型的推理准确性和训练稳定性，实现自我改进。

CheXPO-v2: Preference Optimization for Chest X-ray VLMs with Knowledge Graph Consistency

CheXPO-v2：基于知识图谱一致性的胸片视觉-语言模型偏好优化

Xiao Liang, Yuxuan An, Di Wang, Jiawei Hu, Zhicheng Jiao, Bin Jing, Quan Wang

机构 * School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Warren Alpert Medical School of Brown University（布朗大学沃伦·阿尔珀特医学学院） ； School of Biomedical Engineering, Capital Medical University（首都医科大学生物医学工程学院） 纠错

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

AI总结 CheXPO-v2通过知识图谱一致性奖励机制，提升胸片VLMs的临床可靠性与数据效率。

RobustVLA: Robustness-Aware Reinforcement Post-Training for Vision-Language-Action Models

RobustVLA: 为视觉-语言-动作模型引入鲁棒性感知的强化学习后训练

Hongyin Zhang, Shuo Zhang, Junxi Jin, Qixin Zeng, Runze Li, Donglin Wang

机构 * Westlake University（西湖大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 RobustVLA通过引入鲁棒性感知的强化学习后训练方法，提升视觉-语言-动作模型在环境不确定性下的鲁棒性和可靠性。

Checklists Are Better Than Reward Models For Aligning Language Models

检查表比奖励模型更能对齐语言模型

Vijay Viswanathan, Yanchao Sun, Shuang Ma, Xiang Kong, Meng Cao, Graham Neubig, Tongshuang Wu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出基于检查表反馈的强化学习方法，通过灵活的指令特定准则提升语言模型的指令遵循能力，在多个基准测试中均取得性能提升。

Comments Presented at NeurIPS 2025

Honesty over Accuracy: Trustworthy Language Models through Reinforced Hesitation

诚实胜过准确：通过强化犹豫实现可信语言模型

Mohamad Amin Mohamadi, Tianhao Wang, Zhiyuan Li

机构 * Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 通过强化犹豫方法，将回避作为核心训练目标，使语言模型在风险可控下提升可信度，降低计算成本。

EPO: Diverse and Realistic Protein Ensemble Generation via Energy Preference Optimization

Yuancheng Sun, Yuxuan Ren, Zhaoming Chen, Xu Han, Kang Liu, Qiwei Ye

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

Comments Accepted as AAAI 2026 Poster

Personalized Image Editing in Text-to-Image Diffusion Models via Collaborative Direct Preference Optimization

Connor Dunlop, Matthew Zheng, Kavana Venkatesh, Pinar Yanardag

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

Comments Published at NeurIPS'25 Main Conference

REINFORCE-ING Chemical Language Models for Drug Discovery

Morgan Thomas, Albert Bou, Jose Carlos Gómez-Tamayo, Gary Tresadern, Mazen Ahmad, Gianni De Fabritiis

机构 * Computational Science Laboratory, Universitat Pompeu Fabra, Barcelona Biomedical Research Park (PRBB), C Dr. Aiguader 88, 08003 Barcelona, Spain ； In Silico Discovery, Janssen Research \& Development, Janssen Pharmaceutica N. V., Turnhoutseweg 30, B-2340 Beerse, Belgium 纠错

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

On Extending Direct Preference Optimization to Accommodate Ties

Jinghong Chen, Guangyu Yang, Weizhe Lin, Jingbiao Mei, Bill Byrne

机构 * Department of Engineering University of Cambridge（工程系剑桥大学） 纠错

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

Comments 24 pages, NeurIPS 2025

Guiding Skill Discovery with Foundation Models

Zhao Yang, Thomas M. Moerland, Mike Preuss, Aske Plaat, Vincent François-Lavet, Edward S. Hu

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； Leiden University（莱顿大学） ； The Leiden Institute of Advanced Computer Science（莱顿先进计算机科学研究所） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； GRASP Lab（GRASP实验室） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI

Artificial Hivemind: The Open-Ended Homogeneity of Language Models (and Beyond)

Liwei Jiang, Yuanjun Chai, Margaret Li, Mickel Liu, Raymond Fok, Nouha Dziri, Yulia Tsvetkov, Maarten Sap, Alon Albalak, Yejin Choi

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

Comments NeurIPS 2025 D&B Paper (Oral); Camera-Ready Version

DP$^2$O-SR: Direct Perceptual Preference Optimization for Real-World Image Super-Resolution

Rongyuan Wu, Lingchen Sun, Zhengqiang Zhang, Shihao Wang, Tianhe Wu, Qiaosi Yi, Shuai Li, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

Comments Accept by NeurIPS 2025

Direct Preference Optimization for Adaptive Concept-based Explanations

Jacopo Teneggi, Zhenzhen Wang, Paul H. Yi, Tianmin Shu, Jeremias Sulam

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； St. Jude Children’s Research Hospital（圣犹大儿童研究医院） 纠错

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

T2V-Turbo-v2: Enhancing Video Generation Model Post-Training through Data, Reward, and Conditional Guidance Design

Jiachen Li, Qian Long, Jian Zheng, Xiaofeng Gao, Robinson Piramuthu, Wenhu Chen, William Yang Wang

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； UC Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能实验室） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.AI

Comments Accepted by ICLR 2025. Project Page: https://t2v-turbo-v2.github.io/

Look Again, Think Slowly: Enhancing Visual Reflection in Vision-Language Models

Pu Jian, Junhong Wu, Wei Sun, Chen Wang, Shuo Ren, Jiajun Zhang

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

Comments EMNLP2025 Main

LatinX: Aligning a Multilingual TTS Model with Direct Preference Optimization

Luis Felipe Chary, Miguel Arjona Ramirez

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

Learning Active Perception via Self-Evolving Preference Optimization for GUI Grounding

Wanfu Wang, Qipeng Huang, Guangquan Xue, Xiaobo Liang, Juntao Li

机构 * Wanfu Wang, Qipeng Huang, Guangquan Xue, Xiaobo Liang, Juntao Li（作者） 纠错

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

Balancing Signal and Variance: Adaptive Offline RL Post-Training for VLA Flow Models

Hongyin Zhang, Shiyuan Zhang, Junxi Jin, Qixin Zeng, Yifan Qiao, Hongchao Lu, Donglin Wang

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.LG

SharedRep-RLHF: A Shared Representation Approach to RLHF with Diverse Preferences

Arpan Mukherjee, Marcello Bullo, Deniz Gündüz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(title,abstract)；分类 cs.LG

Quantum Verifiable Rewards for Post-Training Qiskit Code Assistant

Nicolas Dupuis, Adarsh Tiwari, Youssef Mroueh, David Kremer, Ismael Faro, Juan Cruz-Benito

机构 * IBM Quantum（IBM量子） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.AI