Nanjing University（南京大学）

AdaFlash: Adaptive Speculative Decoding via On-Policy Distilled Diffusion Drafters

AdaFlash：通过策略蒸馏扩散草稿器实现自适应推测解码

Yu-Yang Qian, Hao-Cong Wu, Chen Chen, Jiacheng Sun, Zhenhua Dong, Peng Zhao, Zhi-Hua Zhou

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Huawei Foundation Model Dept（华为基础模型部） 纠错

AI总结 研究针对扩散草稿器在推测解码中存在的问题，提出AdaFlash框架，包含基于策略蒸馏算法和自适应长度头，有效降低方差，实验证明该框架能提高推理速度，尤其在高并发场景中吞吐量显著提升。

SciCodePile: A 128GB Corpus and Executable Benchmark for Challenging Scientific Code Generation

SciCodePile：用于具有挑战性的科学代码生成的128GB语料库和可执行基准测试

Weifeng Sun, Ye Fan, Yuchen Chen, Gou Tan, Jieke Shi, Yuan Yidi, Swee Liang Wong, Jonathan Pan, David Lo

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Nanjing University（南京大学） ； SUN YAT-SEN University（孙中山大学） ； Home Team Science & Technology Agency（家庭团队科技局） 纠错

AI总结 研究大型语言模型处理科学代码的能力，提出SciCodePile语料库及可执行基准测试，评估15个模型在三项任务上的表现，发现科学代码生成极具挑战，同时展示了该语料库在训练上的效用，代码和数据可获取。

Is EEG-to-Text Feasible in Real-World Scenarios? An In-Depth Analysis Using a Neuropsychology-Inspired Benchmark

脑电到文本在现实场景中可行吗？使用受神经心理学启发的基准进行深入分析

Zihan Zhang, Yu Bao, Xiao Ding, Tianyi Jiang, Kai Xiong

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学社会计算与交互机器人研究中心） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 探讨脑电到文本在现实场景的可行性，利用受神经心理学启发的范式，发现现有基准忽略脑电不稳定性问题。通过实验为无教师强制的EEG2Text解码提供证据，构建COFETT基准，可区分模型性能，实现稳健评估，推动EEG2Text实际应用。

Comments 17 pages, 8 figures. Published in Proceedings of ACL 2026 Main Conference

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Volume 1: Long Papers (2026), 1378-1393

S2T-RLHF: Hierarchical Credit Assignment for Stable Preference-Based RLHF

S2T-RLHF：基于稳定偏好的强化学习从人类反馈中的分层信用分配

Wei Chen, Guanghui Zhu, Yafei Li, Limin Wang, Yihua Huang

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Zhengzhou University（郑州大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

AI总结 研究基于偏好奖励模型的RLHF训练不稳定问题，提出分层信用分配的粒度感知原则，引入S2T-RLHF框架，先在句子间分配奖励，再在句内细化，无需重新训练模型，实验证明该方法提高了训练稳定性和鲁棒性。

Harness TTS: Towards Context-Aware Expressive Speech Synthesis with Harness Layer

利用TTS：借助利用层实现上下文感知的富有表现力的语音合成

Shengfan Shen, Di Wu, Xingchen Song, Dinghao Zhou, Pengyu Cheng, Sixiang Lyu, Jian Luan, Shuai Wang

机构 * Xiaomi Inc.（小米公司） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 研究针对语音助手富有表现力的语音合成中灵活风格控制的需求，提出Harness TTS轻量级控制层，通过封闭集提示 - 工具路由实现风格控制，实验证明其在路由和合成任务中表现出色，为语音助手表达控制提供实用方案。