Peking University（北京大学）

K12-KGraph: A Curriculum-Aligned Knowledge Graph for Benchmarking and Training Educational LLMs

K12-KGraph：一种对齐课程的图谱用于基准测试和训练教育大语言模型

Hao Liang, Qihan Lin, Zhaoyang Han, Xiaochen Ma, Zhen Hao Wong, Meiyi Qiang, Linzhuang Sun, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Institute for Advanced Algorithms Research（先进算法研究所） ； OriginHub Technology（OriginHub技术） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

AI总结 本文提出K12-KGraph，基于中小学教材构建的课程对齐知识图谱，用于构建多选基准测试K12-Bench和训练数据集K12-Train，验证课程结构监督在教育模型训练中的高效性。

Error Amplification Limits ANN-to-SNN Conversion in Continuous Control

误差放大限制了连续控制中的ANN到SNN转换

Zijie Xu, Zihan Huang, Yiting Dong, Kang Chen, Wenxuan Liu, Zhaofei Yu

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University, Beijing, China（人工智能研究院，北京大学，北京，中国） ； Beijing Key Laboratory of Brain-inspired Spiking Large Models, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（脑启发式脉冲大规模模型北京重点实验室，计算机科学学院，北京大学，北京，中国） 纠错

AI总结 针对连续控制中ANN到SNN转换性能差的问题，提出跨步残差电位初始化（CRPI）机制，通过抑制时间相关误差恢复性能。

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Trainable Log-linear Sparse Attention for Efficient Diffusion Transformers

用于高效扩散变压器的可训练对数线性稀疏注意力

Yifan Zhou, Zeqi Xiao, Tianyi Wei, Shuai Yang, Xingang Pan

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王萱计算机技术研究所） 纠错

AI总结 研究针对扩散变压器二次自注意力成本限制长序列扩展问题，提出可训练的对数线性稀疏注意力机制LLSA，通过分层结构降低成本，经实验验证其能加速注意力推理和DiT训练，为高效训练长序列DiTs提供方向。

Comments Code is available at: https://github.com/SingleZombie/LLSA