Peking University（北京大学）

Mitigating Compounding Error via Video Representation Regularization

通过视频表示正则化缓解复合误差

Taiye Chen, Qi Zhang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对视频扩散世界模型自回归生成的复合误差问题，研究发现其与表示维度崩溃相关，提出视频表示正则化方法，在VBench指标上显著优于Diffusion Forcing，提升了长视频生成的鲁棒性。

SpatialQ: Understanding 3D Gaussian Splatting Scene Quality via Visual-based MLLM

SpatialQ：基于视觉的多模态大语言模型（MLLM）理解3D Gaussian Splatting场景质量

Jingxuan Su, Shenglin Wang, Tiesong Zhao, Ge Li, Wei Gao

机构 * Peking University（北京大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Fuzhou University（福州大学） 纠错

AI总结 针对3DGS场景质量评估的局限，本文提出SpatialQ框架，通过VGGT编码器与Qwen-MLLM实现结构感知的多模态质量评估，解决传统IQA仅依赖2D线索的问题。

GoGoTB: Agentic RTL Verification with Specification-Grounded Coverage Closure

GoGoTB：基于规范驱动覆盖闭合的智能体式RTL验证

Xin Xin, Jincheng Lou, Junhui Li, Jinglin Yan, Panda Xiao, Di Wu, Haixiao Li, Weicong Lu, Weijian Fan, Xinyu Qu, Yuxiang Zhao, Min Yu, Zhixiong Di, Yibo Lin

机构 * Tencent（腾讯） ； School of Integrated Circuits, Peking University（北京大学集成电路学院） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Institute of Electronic Design Automation, Peking University（北京大学电子设计自动化研究所） ； Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits（北京集成电路高精尖创新中心） 纠错

AI总结 GoGoTB是实现端到端验证闭合的智能体式RTL验证框架，在8个RTL设计上无需人工干预，实现100%环境生成成功率及多维度高覆盖率，优于现有方法。

Comments 9 pages, 7 figures, 3 tables. Xin Xin and Jincheng Lou contributed equally to this work and share first authorship

Ouroboros-Spatial: Closing the Data-Model Loop for Spatial Reasoning

Ouroboros-Spatial：闭环数据-模型循环的空间推理

Enhan Zhao, Wei Wu, Yuanrui Zhang, Xueliang Zhao, Di He

机构 * Peking University（北京大学） ； Ant International（蚂蚁国际） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出Ouroboros-Spatial自演化框架，通过提议器与求解器闭环交互，动态生成与模型能力匹配的训练样本，在六个空间推理基准上以十分之一数据量显著提升Qwen3-VL性能。

RedKnot: Efficient Long-Context LLM Serving with Head-Aware KV Reuse and SegPagedAttention

RedKnot: 基于头部感知的KV重用和SegPagedAttention的高效长上下文LLM服务

Yang Liu, Zhaokai Luo, Huayi Jin, Zhiyong Wang, Ruozhou He, Boyu Wang, Guanjie Chen, Tao Xie, Junhao Hu

机构 * Xiaohongshu Inc., China（小红书公司，中国） ； Peking University（北京大学） ； Huawei Cloud（华为云） 纠错

AI总结 提出RedKnot系统，通过按KV头分解缓存并采用SegPagedAttention，实现位置无关的KV重用、前缀压缩、冷热分离和分布式放置，在不重训练模型的情况下提升资源效率。

PACE: Phase-Aware Chunk Execution for Robot Policies with Action Chunking

PACE: 面向动作分块策略的相位感知分块执行方法

Junnan Nie, Jiayi Li, Jiachen Zhang, Junyi Lao, Chenghao Liu, Tianle Zhang, Liang Lin, Songfang Huang

机构 * Peking University（北京大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） 纠错

AI总结 提出PACE方法，通过在线预测动作分块中的低速过渡点作为重规划边界，自适应选择执行步长，无需重新训练即可提升机器人策略成功率。

Comments 21 pages, 7 figures, 6 tables. Preprint

DP-MGTD: Privacy-Preserving Machine-Generated Text Detection via Adaptive Differentially Private Entity Sanitization

DP-MGTD：通过自适应差分隐私实体净化实现隐私保护的机器生成文本检测

Lionel Z. Wang, Yusheng Zhao, Jiabin Luo, Xinfeng Li, Lixu Wang, Yinan Peng, Haoyang Li, XiaoFeng Wang, Wei Dong

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Hengxin Tech（恒心科技） 纠错

AI总结 DP-MGTD通过自适应差分隐私实体净化技术，在保障隐私的前提下实现对机器生成文本的高精度检测。

Comments This article is unable to reproduce the experimental results, and we no longer have confidence in the main conclusion of this article