Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

Towards Hierarchical Multi-Step Reward Models for Enhanced Reasoning in Large Language Models

面向增强大语言模型推理能力的分层多步奖励模型

Teng Wang, Zhangyi Jiang, Zhenqi He, Shenyang Tong, Wenhan Yang, Yanan Zheng, Zeyu Li, Zifan He, Hailei Gong, Zewen Ye, Shengjie Ma, Jianping Zhang

机构 * the University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； the Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出分层奖励模型和轻量数据增强策略，解决大语言模型推理中奖励黑客问题，提升多步推理评估的稳定性和泛化能力。

CodecSight: Leveraging Video Codec Signals for Efficient Streaming VLM Inference

CodecSight: 利用视频编码信号实现高效的流式视频语言模型推理

Yulin Zou, Yan Chen, Wenyan Chen, JooYoung Park, Shivaraman Nitin, Luo Tao, Francisco Romero, Dmitrii Ustiugov

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 CodecSight通过利用视频编码器内嵌的时空结构信息，实现流式视频分析的高效推理，提升吞吐量并减少GPU计算量，同时保持高精度。

Comments 18 pages, 34 figures

Causal Discovery in Linear Models with Unobserved Variables and Measurement Error

具有未观测变量和测量误差的线性模型中的因果发现

Yuqin Yang, Mohamed Nafea, Negar Kiyavash, Kun Zhang, AmirEmad Ghassami

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

AI总结 本文研究了线性模型中同时存在未观测共同原因和测量误差的因果结构学习问题，提出LV-SEM-ME模型并探讨了其可识别性和等价类特性。