Nanjing University（南京大学）

Enhancing Multilingual Reasoning via Steerable Model Merging

通过可引导的模型合并增强多语言推理

Zhuoran Li, Rui Xu, Jian Yang, Junnan Liu, Zhijun Chen, Qianren Mao, Hongcheng Guo, Jiaheng Liu, Likang Xiao, Ming Li, Xiaojie Wang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出可引导模型合并（ST-Merge）框架，通过门控交叉注意力机制自适应调节源模型贡献，在多语言推理任务中优于强基线。

Comments 12 pages, 7 figures, 8 tables. Accepted by ACL2026 Findings

Spiking Pyramid Wavelet Transformation for High-efficient and Low-energy Image Restoration

尖峰金字塔小波变换用于高效低能耗图像恢复

Chen Zhao, Xiantao Hu, Song Wu, Qian Wang, Chen Wu, Rui Xie, Jian Yang, Ying Tai

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； China Mobile Institute（中国移动研究院） 纠错

AI总结 提出基于尖峰神经网络和金字塔小波变换的SPWM模型，通过SDPW块建模长程依赖并利用小波域退化特性，在保持图像质量的同时显著降低计算和能耗。

Comments Accepted by Pattern Recognition

The Stanford EDGAR Filings Dataset: Reconstructing U.S. Corporate and Financial Disclosures into Layout-Faithful and Token-Efficient Pretraining Data

斯坦福EDGAR文件数据集：将美国公司及财务披露重建为布局忠实且令牌高效的预训练数据

Nick Bettencourt, Xiaowei Ding, Kay Giesecke

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Nanjing University（南京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 为解决长上下文文档稀缺问题，提出SEFD数据集，将SEC文件重建为布局忠实的MultiMarkdown格式，用于金融语言建模与评估，具有令牌高效、与Common Crawl重叠率低于0.1%的特点。

Comments Preprint. Includes appendix, tables, and figures

OmniVideo-100K: A Dataset for Audio-Visual Reasoning through Structured Scripts and Evidence Chains

OmniVideo-100K：通过结构化脚本和证据链进行音视频推理的数据集

Xinyue Cai, Chaoyou Fu, Yi-Fan Zhang, Ran He, Caifeng Shan

机构 * Nanjing University（南京大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 提出OmniVideo-100K数据集，通过实体锚定视频脚本和线索引导的QA生成机制，解决音视频问答中跨段实体不一致和长时推理不足的问题，微调模型在多个基准上取得显著提升。

Comments Project page: https://github.com/MiG-NJU/OmniVideo-100K