Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

Rethinking Data Mixing from the Perspective of Large Language Models

从大语言模型视角重新思考数据混合

Yuanjian Xu, Tianze Sun, Changwei Xu, XinLong Zhao, Jianing Hao, Ran Chen, Yang Liu, Ruijie Xu, Stephen Chen, Guang Zhang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； OpenCSG ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本文从理论角度探讨数据混合策略对大语言模型训练的影响，提出DoGraph框架，通过图约束优化提升模型泛化能力。

WorldMAP: Bootstrapping Vision-Language Navigation Trajectory Prediction with Generative World Models

WorldMAP: 通过生成世界模型提升视觉-语言导航轨迹预测

Hongjin Chen, Shangyun Jiang, Tonghua Su, Chen Gao, Xinlei Chen, Yong Li, Zhibo Chen

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shandong University（山东大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 WorldMAP通过生成世界模型与教师-学生框架，将生成的未来场景转化为语义空间结构和规划监督，提升导航轨迹预测的稳定性与准确性，取得最佳性能。

SAT: Balancing Reasoning Accuracy and Efficiency with Stepwise Adaptive Thinking

SAT：通过分步自适应思维平衡推理准确性和效率

Weiyang Huang, Xuefeng Bai, Kehai Chen, Xinyang Chen, Yibin Chen, Weili Guan, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出SAT框架，通过分步自适应思维在保持核心推理结构的同时实现推理步骤的动态剪枝，从而在减少推理token数量的同时维持或提升准确率。

Comments accepted to ACL2026 main conference