Peking University（北京大学）

HPSv3++: Scaling Reward Models Across the Full Spectrum of Diffusion Model Capabilities

HPSv3++：跨扩散模型能力全谱系扩展奖励模型

Yijun Liu, Jie Huang, Zeyue Xue, Yuming Li, Ruizhe He, Haoran Li, Shijia Ge, Siming Fu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出HPSv3++奖励模型框架，通过双维度偏好数据集HPDv3++和两阶段训练（正交梯度投影+无监督引导），提升对各类T2I模型及RL迭代的偏好预测能力，在多个基准上达到最优。

One Layer's Trash is Another Layer's Treasure: Adaptive Layer-wise Visual Token Selection in LVLMs

一层的垃圾是另一层的宝藏：LVLMs中自适应逐层视觉标记选择

Yongru Chen, Kai Zhang, Zeliang Zong, Yuchen Lu, Wenming Tan, Ye Ren, Jilin Hu

机构 * Hikvision Research Institute（海康威视研究院） ； Peking University（北京大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 提出自适应逐层视觉标记选择（ALVTS），通过轻量级选择器为不同层路由重要标记，实现高效压缩，在89%压缩率下保留96.7%精度。

Comments Accepted by CVPR 2026 (highlight)

FEMOT: Multi-Object Tracking using Frame and Event Cameras

FEMOT: 使用帧和事件摄像机的多目标跟踪

Shiao Wang, Xiao Wang, Chao Wang, Yitao Li, Menghao Liu, Bo Jiang, Yaowei Wang, Yonghong Tian, Jin Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； National Key Laboratory for 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全国重点实验室） ； School of Electronic and Computer Engineering, Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院电子与计算机工程学院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出FEMOT大规模RGB-事件多目标跟踪数据集和FEMOTR多模态跟踪框架，通过频域融合解耦特征，有效利用互补信息实现鲁棒跟踪。

Self-Evolving Visual Questioner

自演化视觉提问器

Yijun Liang, Hengguang Zhou, Ming Li, Lichen Li, Cho-Jui Hsieh, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Peking University（北京大学） ； Arena ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 提出自演化框架，让视觉语言模型作为提问器和过滤器，无需外部监督即可生成更难、更信息丰富、更视觉中心的问题，并保持探索多样性以避免训练崩溃，显著提升自主提问质量和难度边界。

Comments 21 pages, including references and appendix. Project Page is available at https://joliang17.github.io/SelfEvolvingVQG/

MiniMax Sparse Attention

MiniMax 稀疏注意力

Xunhao Lai, Weiqi Xu, Yufeng Yang, Qiaorui Chen, Yang Xu, Lunbin Zeng, Xiaolong Li, Haohai Sun, Haichao Zhu, Vito Zhang, Jinkai Hu, Jiayao Li, Rui Gao, Zekun Li, Songquan Zhu, Jingkai Zhou, Pengyu Zhao

机构 * MiniMax ； Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出 MiniMax 稀疏注意力（MSA），一种基于分组查询注意力的块级稀疏注意力机制，通过轻量索引分支选择 Top-k 键值块，实现高效长上下文处理，在 109B 模型上以 1M 上下文减少 28.4 倍注意力计算，并带来 14.2 倍预填充和 7.6 倍解码加速。

Comments 30 pages, 14 figures

FAWAM: Force-Aware World Action Models for Closed-Loop Contact-Rich Manipulation

FAWAM: 面向闭环密集接触操作的力感知世界动作模型

Haotian He, Zeyu Yan, Qipeng Liu, Ning Guo, Wenzhao Lian

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出FAWAM，在感知、预测和闭环执行三个层次融入力信息，通过联合预测动作与末端扳手及残差校正模块，提升密集接触操作的成功率。

StainFlow: Entity-Stain Tracking and Evidence Linking for Process Rewards in GUI Agents

StainFlow: GUI代理中实体痕迹追踪与证据链接用于过程奖励

Haojie Hao, Longkun Hao, Yihang Lou, Yan Bai, Zhenyang Li, Zhichao Yang, Dongshuo Huang, Hongyu Lin, Lanqing Hong, Jiakai Wang, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

AI总结 提出StainFlow模型，通过全局实体痕迹追踪和局部证据链接，解决GUI代理过程奖励中的里程碑分解主观性和局部窗口证据遗漏问题，提升在线强化学习成功率3.2%。

Feature-Space Planes Searcher: A Universal Domain Adaptation Framework for Interpretability and Computational Efficiency

特征空间平面搜索器：一种通用领域自适应框架，兼顾可解释性与计算效率

Zhitong Cheng, Yiran Jiang, Yulong Ge, Yufeng Li, Zhongheng Qin, Rongzhi Lin, Jianwei Ma

机构 * School of Mathematics and Institute for Artificial Intelligence, Harbin Institute of Technology, China（数学学院和人工智能研究院，哈尔滨工业大学，中国） ； School of Earth and Space Sciences, Institute for Artificial Intelligence, Peking University, China（地球和空间科学学院，人工智能研究院，北京大学，中国） 纠错

AI总结 提出特征空间平面搜索器（FPS），通过冻结特征编码器并利用特征空间几何模式优化决策边界，实现高效、可解释的领域自适应，在多个基准上达到竞争性能。

UltraSketchLLM: Sub-1-Bit LLM Compression via Sketch and Hardware-Friendly Operators

UltraSketchLLM：基于草图与硬件友好算子的低于1比特LLM压缩

Sunan Zou, Xueting Sun, Ziyun Zhang, Guojie Luo

机构 * National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（国家多媒体信息处理重点实验室，计算机科学学院，北京大学） ； School of Electronic Engineering and Computer Science, Peking University（电子工程与计算机科学学院，北京大学） ； Center for Energy-efficient Computing and Applications, Peking University（能效计算与应用中心，北京大学） 纠错

AI总结 提出UltraSketchLLM，利用数据草图将LLM权重压缩至0.5比特，结合硬件友好实现，在保持可接受性能下降的同时实现14.9倍加速。

Comments Accepted by the 63rd ACM/IEEE The Chips to Systems Conference (DAC 2026)

Leveraging Sound Source Trajectories for Universal Sound Separation

利用声源轨迹进行通用声音分离

Donghang Wu, Xihong Wu, Tianshu Qu

机构 * National Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（国家级通用人工智能重点实验室，智能科学与技术学院，北京大学） 纠错

AI总结 提出一种利用声源定位与分离相互促进机制的方法，通过迭代跟踪和波束形成实现移动声源的精确分离。

Comments Published in IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing(TASLP)

Journal ref IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, vol. 33, pp. 2337-2348, 2025