The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

FlexMS: A Unified Public Benchmark for Molecule Tandem Mass Spectrum Prediction

FlexMS：分子串联质谱预测的统一公共基准

Yunhua Zhong, Yixuan Tang, Yifan Li, Pan Liu, Zhiwen Yang, Zanyi Wang, Jie Yang, Jun Xia

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Yangzhou University（扬州大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出FlexMS基准框架，通过标准化预处理、元数据条件和评估协议，实现跨公共资源的公平比较，并引入难度感知诊断指导模型选择。

Comments preprint version v4

Distribution Preference Optimization: A Fine-grained Perspective for LLM Unlearning

分布偏好优化：大语言模型遗忘的细粒度视角

Kai Qin, Jiaqi Wu, Jianxiang He, Haoyuan Sun, Yifei Zhao, Xu Wang, Bin Liang, Yongzhe Chang, Cheng Li, Tiantian Zhang, Houde Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Jianghuai Advanced Technology Center（江淮先进技术中心） ； University of Technology Sydney（悉尼大学） 纠错

AI总结 针对大语言模型遗忘中负偏好优化缺乏显式正信号的问题，提出分布偏好优化（DiPO），通过选择性放大或抑制模型高置信度输出logits构建偏好分布对，实现细粒度遗忘，在TOFU和MUSE基准上取得最优遗忘质量与模型效用的平衡。

Comments 20 pages

HiT-JEPA: A Hierarchical Self-supervised Trajectory Embedding Framework for Similarity Computation

HiT-JEPA：一种用于相似度计算的层次化自监督轨迹嵌入框架

Lihuan Li, Hao Xue, Shuang Ao, Yang Song, Flora Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 提出HiT-JEPA框架，通过三层层次结构联合学习轨迹的细粒度细节、中间模式和高层抽象，实现多尺度表示，在轨迹相似度计算任务中优于现有方法。