Peking University（北京大学）

ReasonAlloc: Hierarchical Decoding-Time KV Cache Budget Allocation for Reasoning Models

ReasonAlloc: 推理模型的分层解码时KV缓存预算分配

Wenhao Liu, Hao Shi, Yunhe Li, Weizhi Fei, Xiangyuan Wang, Mengzhe Ruan, Hanxu Hou, Peisong Wang, Linqi Song, Shuang Qiu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Peking University（北京大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 针对长链式推理中KV缓存快速增长导致的推理瓶颈，提出ReasonAlloc框架，通过离线层预分配和在线头重分配的分层预算分配策略，在不增加训练开销下显著提升小预算下的推理性能。

AllDayNav: Lifelong Navigation via Real-World Reinforcement Learning

AllDayNav: 通过真实世界强化学习实现终身导航

Hang Yin, Yinan Liang, Jiazhao Zhang, Jiahang Liu, Minghan Li, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Galbot Robotics ； Peking University（北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出AllDayNav框架，利用自进化多模态记忆和强化学习隐式编码场景动态，在跨房间、跨回合和跨任务场景中实现接近100%的成功率，超越基于地图、VLM和RL的基线方法。

Comments Project Page: https://bagh2178.github.io/AllDayNav/

Earth-OneVision: Extending Remote Sensing Multimodal Large Language Models to More Sensor Modalities and Tasks

Earth-OneVision：将遥感多模态大语言模型扩展到更多传感器模态和任务

Miaoxin Cai, Guanqun Wang, Wei Zhang, Guangyao Zhou, Yin Zhuang, Tong Zhang, Hao Wang, He Chen, Jun Li

机构 * National Key Laboratory of Science and Technology on Space-Born Intelligent Information Processing (SBIIP), Beijing Institute of Technology（北京理工大学空间智能信息处理国家重点实验室） ； Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, Chinese Academy of Sciences（中国科学院地理空间信息处理与应用系统技术重点实验室） ； Advanced Research Institute of Multidisciplinary Sciences, Beijing Institute of Technology（北京理工大学前沿交叉科学研究院） ； School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机电学院） ； School of Earth and Space Sciences, Peking University（北京大学地球与空间科学学院） ； School of Electronics, Peking University（北京大学电子学院） ； School of Computer Science and Hubei Key Laboratory of Intelligent Geo-Information Processing（华中科技大学计算机科学与技术学院&湖北省智能地理信息处理重点实验室） 纠错

AI总结 提出Earth-OneVision，一个2B参数的RS-MLLM，通过全粒度视觉语言对齐、空间语言同构序列化和渐进式跨模态适应机制，统一六种传感器模态和九类任务，在多个基准上达到或超越4B-72B模型。

Vector Map as Language: Toward Unified Remote Sensing Vector Mapping

向量地图即语言：迈向统一的遥感向量制图

Yinglong Yan, Yunkai Yang, Haoyi Wang, Wei Fu, Linshan Wu, Honghu Pan, Shaobo Xia, Shanghang Zhang, Hao Chen, Leyuan Fang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Geomatics Engineering, Changsha University of Science and Technology（长沙理工大学测绘工程系） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出VecLang范式，将多类向量制图重构为结构化文本生成，通过类GeoJSON语言统一表达不同地理实体，并设计渐进式视觉-语言映射框架和层次化向量语言优化方法，实现跨类别、跨数据集和开放词汇的向量地图生成。

REAL: A Reasoning-Enhanced Graph Framework for Long-Term Memory Management of LLMs

REAL: 一种增强推理的图框架用于LLM的长期记忆管理

Keer Lu, Liwei Chen, Guoqing Jiang, Zhiheng Qin, Yunhuai Liu, Wentao Zhang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Center for Data Science, Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University（北京大学前沿交叉学科研究院数据科学中心） 纠错

AI总结 提出REAL框架，通过构建时序和置信度感知的有向属性图，采用非破坏性更新和混合束搜索检索，解决LLM长期记忆中的关系缺失、事实覆盖和查询被动问题，平均性能提升22.72%。

Causal Ensemble Agent: Hierarchical Causal Discovery with LLM-guided Expert Reweighting

因果集成智能体：基于LLM引导的专家重加权的层次化因果发现

Xinyu Li, Yuanyuan Wang, Haoxuan Li, Chuan Zhou, Erdun Gao, Bo Han, Tongliang Liu, Kun Zhang, Howard Bondell, Mingming Gong

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Peking University（北京大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出因果集成智能体（CEA）框架，通过线性意见池聚合不同层次的统计因果发现结果，并利用大语言模型（LLM）作为元裁判在决策边界附近动态重加权专家，从而构建更准确完整的因果图。

ComBench: A Benchmark for Rigorous Proof Reasoning and Constructive Realization in Olympiad-Level Combinatorics

ComBench: 奥林匹克级组合数学中严格证明推理与构造实现的基准测试

Shunkai Zhang, Haoran Zhang, Yun Luo, Qianjia Cheng, Haodi Lei, Yizhuo Li, Runzhe Zhan, Zhilin Wang, Bangjie Xu, Yucheng Su, Xinmiao Han, Xiaoye Qu, Dongrui Liu, Zhouchen Lin, Yu Qiao, Ning Ding, Yafu Li, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出ComBench基准，包含100道奥林匹克级组合问题，分分析和构造两类，通过评分与验证评估大模型推理能力，发现最强模型准确率仅65.4%，且证明推理与构造实现能力存在差异。

Comments 39 pages, 6 figures, 26 tables. Project page: https://simplified-reasoning.github.io/ComBench/docs/

From Context-Aware to Conflict-Aware: Generalizing Contrastive Decoding for Knowledge Conflict in LLMs

从上下文感知到冲突感知：泛化对比解码以应对LLMs中的知识冲突

Runze Jiang, Taiqiang Wu, Yan Wang, Bingyu Zhu, Longtao Huang

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 针对大语言模型生成时外部上下文与参数先验之间的知识冲突，提出冲突感知范式，通过动态分配先验与上下文的权重，并设计自适应机制解决不同冲突状态下的不对称问题。

Comments 27 pages, 9 figures

Patient-Level Diagnosis of Acute Myeloid Leukemia via Deep Learning Analysis of Bone Marrow Smear

基于深度学习分析骨髓涂片的急性髓系白血病患者级诊断

Yuqi Ma, Tianyi Wang, Weihua Meng, Hongru Chen, Fajin Tao, Qunxian Lu, Lin An, Xiaodong Mo, Gen Yang

机构 * State Key Laboratory of Nuclear Physics and Technology, School of Physics, Peking University（北京大学核物理与天体物理国家重点实验室，物理学院） ； Peking University People’s Hospital, Peking University Institute of Hematology, National Clinical Research Center for Hematologic Disease, Beijing Key Laboratory of Hematopoietic Stem Cell Transplantation（北京大学人民医院，北京大学血液病研究所，国家血液病临床医学研究中心，北京造血干细胞移植重点实验室） ； Shanghai Dishuo Beiken Biotechnology Co., Ltd.（上海迪朔生物科技有限公司） 纠错

AI总结 提出从细胞到患者的深度学习流程，通过YOLO检测细胞、EfficientNet-B0分类复合母细胞样细胞（CBLC），聚合细胞级预测为患者级CBLC比率，实现AML辅助诊断，在外部验证集上F1达0.91。

Comments 4 figures

Agentic Hybrid RAG for Evidence-Grounded Muon Collider Analysis

基于证据的缪子对撞机分析的智能混合RAG

Ruobing Jiang, Dawei Fu, Cheng Jiang, Tianyi Yang, Zijian Wang, Youpeng Wu, Yong Ban, Yajun Mao, Qiang Li

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出智能混合RAG框架，结合稀疏与稠密检索及智能推理，用于缪子对撞机研究的证据检索与答案生成，构建首个基准并验证其有效性。

Comments 22 pages, 5 figures, and 6 tables