Peking University（北京大学）

One-Eval: An Agentic System for Automated and Traceable LLM Evaluation

One-Eval: 一个用于自动化和可追溯的LLM评估代理系统

Chengyu Shen, Yanheng Hou, Minghui Pan, Runming He, Zhen Hao Wong, Meiyi Qiang, Zhou Liu, Hao Liang, Peichao Lai, Zeang Sheng, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 One-Eval通过自动化和可追溯的评估流程，提升大语言模型评估的效率和可重复性。

You Didn't Have to Say It like That: Subliminal Learning from Faithful Paraphrases

你无需那样说：从忠实的同义词中学习的潜意识学习

Isaia Gisler, Zhonghao He, Tianyi Qiu

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究通过自然语言同义词的潜意识学习，发现即使内容与教师偏好矛盾，学生模型仍能继承偏好，揭示了训练数据中潜在影响的隐蔽性。

Comments Accepted for Spotlight presentation at EACL 2026 SRW. 5 pages, 2 figures, plus appendix. Equal supervision by Zhonghao He and Tianyi Qiu

SPAN-Nav: Generalized Spatial Awareness for Versatile Vision-Language Navigation

SPAN-Nav: 通用空间感知用于多功能视觉-语言导航

Jiahang Liu, Tianyu Xu, Jiawei Chen, Lu Yue, Jiazhao Zhang, Zhiyong Wang, Minghan Li, Qisheng Zhao, Anqi Li, Qi Su, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； BAAI（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 SPAN-Nav通过端到端模型和空间感知机制，在复杂环境中实现高效的视觉-语言导航。

Property-driven Protein Inverse Folding With Multi-Objective Preference Alignment

基于属性的蛋白质逆折叠与多目标偏好对齐

Xiaoyang Hou, Junqi Liu, Chence Shi, Xin Liu, Zhi Yang, Jian Tang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； BioGeometry ； Mila - Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； HEC Montréal（蒙特利尔HEC商学院） ； CIFAR AI Research Chair（CIFAR人工智能研究主席） 纠错

AI总结 本文提出ProtAlign框架，通过多目标偏好对齐提升蛋白质序列设计的开发性与结构保真度，适用于多种蛋白质设计任务。

ADHint: Adaptive Hints with Difficulty Priors for Reinforcement Learning

ADHint: 基于难度先验的自适应提示用于强化学习

Feng Zhang, Zezhong Tan, Xinhong Ma, Ziqiang Dong, Xi Leng, Jianfei Zhao, Xin Sun, Yang Yang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 ADHint通过整合难度先验，改进强化学习中的探索与模仿平衡，提升推理能力和分布外泛化。

SPAN: Spatial-Projection Alignment for Monocular 3D Object Detection

SPAN: 用于单目3D目标检测的空间-投影对齐

Yifan Wang, Yian Zhao, Fanqi Pu, Xiaochen Yang, Yang Tang, Xi Chen, Wenming Yang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； School of Mathematics and Statistics, University of Glasgow（格拉斯哥大学数学与统计学学院） ； Basic Algorithm Center, PCG, Tencent（腾讯计算机系统有限公司基础算法中心） 纠错

AI总结 SPAN通过空间点对齐和3D-2D投影对齐解决单目3D目标检测中几何一致性不足的问题，提升检测性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

SATURN: SAT-based Reinforcement Learning to Unleash LLMs Reasoning

SATURN: 基于求解的强化学习以释放大语言模型的推理能力

Huanyu Liu, Ge Li, Jia Li, Hao Zhu, Kechi Zhang, Yihong Dong

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 Saturn通过基于SAT问题的强化学习框架，提升大语言模型的推理能力，实现可扩展的任务构建、规则验证和难度控制，取得显著效果。

Comments Camera-ready version for Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2025, Spotlight Paper

NavSpace: How Navigation Agents Follow Spatial Intelligence Instructions

NavSpace: 导航代理如何遵循空间智能指令

Haolin Yang, Yuxing Long, Zhuoyuan Yu, Zihan Yang, Minghan Wang, Jiapeng Xu, Yihan Wang, Ziyan Yu, Wenzhe Cai, Lei Kang, Hao Dong

机构 * CFCS, School of Computer Science, Peking University（计算机学院，北京大学） 纠错

AI总结 NavSpace基准测试通过评估导航代理的空间感知与推理能力，提出SNav模型在指令遵循任务中表现优异，为具身智能研究提供新基准。

Comments ICRA 2026