Fudan University（复旦大学）

SPIEval: Evaluating Large Language Models as Mobile Assistants over Scattered Personal Information

SPIEval：评估大型语言模型作为处理分散个人信息的移动助手的能力

Junjie Ye, Zhuohui Sheng, Shaofan Liu, Yulun Zhu, Wenjie Fu, Dingwei Zhu, Ming Zhang, Yujiong Shen, Weichao Wang, Xin Zhao, Shihan Dou, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang, Pluto Zhou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent Hunyuan Team（腾讯混元团队） 纠错

AI总结 本研究推出基于五种认知能力的人工策划基准SPIEval，评估9种LLMs作为移动助手处理分散个人信息的能力，发现其准确率最高仅57.3%，存在信息定位等显著局限。

MedUP: Awakening Unified Understanding and Perception in Medical Vision-Language Models

MedUP：唤醒医学视觉-语言模型中的统一理解与感知能力

Yuan Wang, Hualiang Wang, Yixin Chen, Songtao Jiang, Shujian Gao, Jiaming Lin, Siming Fu, Jian Wu, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 该研究提出MedUP模型，通过UniMedTok分词器在共享token空间统一医学视觉-语言模型的感知与理解，构建相关训练语料库和评估基准，在多医学任务上性能优于现有模型。

Comments 10 pages, 6 figures

REATS: LLM Reasoning-based Ensemble Learning for Adaptive Time Series Forecasting

REATS：基于大语言模型推理的集成学习用于自适应时间序列预测

Xu Zhang, Chang Xu, Hui Sun, Nan Ma, Zijian Zhang, Peng Wang, Wei Wang, Li Zhao

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Nankai University（南开大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

AI总结 该研究针对单一时间序列预测模型的局限性，提出基于LLM推理的REATS集成方法，通过三方面设计实现样本自适应可解释加权，在八个基准测试上优于竞争基线，具备强泛化与迁移能力。

X-NavDP: Generalizing Navigation Diffusion Policy to Novel Behavior and Embodiments with Group Q-score Reweighted Matching

X-NavDP：通过组Q分数重加权匹配将导航扩散策略泛化到新行为和实体

Tianyu Yang, Yiming Zeng, Wenzhe Cai, Yuqiang Yang, Jiaqi Peng, Hui Cheng, Jiangmiao Pang, Tai Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 该研究针对导航扩散策略泛化性不足的问题，提出GQRM框架对X-NavDP进行后训练，大幅提升了跨实体视觉导航的模拟与现实场景成功率。

Comments 20 pages, 4 figures

InternAgentHarness: A Scalable Synthetic Environment for Enhancing LLM Agentic Abilities

InternBootcamp 技术报告：通过可验证的任务扩展提升大语言模型推理能力

Xiaozhe Li, Yongkang Chen, Shujian Deng, Peiji Li, Yichuan Ma, Huaxi Huang, Qiye Cai, Tianyi Lyu, Le Ma, Linyang Li, Qipeng Guo, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出InternBootcamp框架，通过可验证的任务扩展方法提升大语言模型的推理能力，为基于强化学习的模型优化、合成数据生成和模型评估提供了基础设施。

Comments InternAgentHarness tech report

On-Policy Distillation with Best-of-N Teacher Rollout Selection

基于N最佳教师轨迹选择的在线策略蒸馏

Ke Zhang, Yunjie Tian, Dongdi Zhao, Yijiang Li, Yuanye Liu, Vishal M Patel, Di Fu

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； TikTok ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出BRTS框架，通过选择更准确且与学生行为一致的教师轨迹提升在线策略蒸馏效果，在AIME和AMC基准测试中取得显著改进。

Comments 10 pages, 5 figures

MuSS: A Large-Scale Dataset and Cinematic Narrative Benchmark for Multi-Shot Subject-to-Video Generation

MuSS：一个多镜头数据集和电影叙事基准用于多镜头主体到视频生成

Haojie Zhang, Di Wu, Bingyan Liu, Linjie Zhong, Yuancheng Wei, Xingsong Ye, Nanqing Liu, Yaling Liang

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Yunnan Normal University（云南师范大学） 纠错

AI总结 本文提出MuSS数据集和电影叙事基准，解决多镜头视频生成中的叙事逻辑、时空对齐和复制粘贴问题，通过改进的标注流程和反复制粘贴指标提升生成质量。

Comments 17 pages, 9 figues

OmniVTA: Visuo-Tactile World Modeling for Contact-Rich Robotic Manipulation

OmniVTA: 用于接触密集机械操作的视觉-触觉世界建模

Yuhang Zheng, Songen Gu, Yupeng Zheng, Weize Li, Yujie Zang, Shuai Tian, Xiang Li, Ce Hao, Chen Gao, Si Liu, Haoran Li, Yilun Chen, Shuicheng Yan, Wenchao Ding

机构 * TARS Robotics（TARS机器人实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出OmniVTA框架，结合预测接触建模与高频触觉反馈，通过大规模视觉-触觉-动作数据集提升接触密集操作的性能与泛化能力。

Comments Project Page: https://mrsecant.github.io/OmniVTA