Peking University（北京大学）

HSSBench: Benchmarking Humanities and Social Sciences Ability for Multimodal Large Language Models

HSSBench: 多模态大语言模型在人文学与社会科学能力评估中的基准测试

Zhaolu Kang, Junhao Gong, Jiaxu Yan, Wanke Xia, Yian Wang, Ziwen Wang, Huaxuan Ding, Zhuo Cheng, Wenhao Cao, Zhiyuan Feng, Siqi He, Shannan Yan, Junzhe Chen, Xiaomin He, Chaoya Jiang, Wei Ye, Kaidong Yu, Xuelong Li

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 HSSBench是一个专门评估多模态大语言模型在人文学与社会科学任务能力的基准测试，包含多语言样本，通过协作生成数据提升跨学科推理能力。

Comments ICLR 2026 (OpenReview: https://openreview.net/forum?id=iQsKotob31)

From Diagnosis to Correction: Benchmarking and Improving Real-World Table Parsing

从诊断到修正：真实世界表格解析的基准测试与改进

Jutao Xiao, Yuan Qu, Dongsheng Ma, Fan Wu, Tianyao He, Weihong Li, Jie Yang, Yu Qiao, Bin Wang, Conghui He

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文针对真实世界表格解析的缺陷，构建诊断基准TableParseMap，提出DEC框架，无需重训即可提升冻结解析器性能，在TableParseMap上TEDS获显著提升。

SR-OPSD: Self-Referenced On-Policy Self-Distillation

SR-OPSD：自引用同策略自蒸馏

Zhuo Sun, Entong Li, Yanlong Zhao, Xiaoyuan Cheng, Wenxuan Yuan, Kaiyu Li, Che Liu, Huihang Liu, Harrison Bo Hua Zhu, Li Zeng

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 该研究针对同策略自蒸馏的优化不稳定问题，提出SR-OPSD方法，通过几何插值结合Rényi散度优化蒸馏目标，在多任务大语言模型实验中取得最优或竞争性能。

Hallucination-Free GUI Grounding via Regression-Free Layout-Aware Matching

无幻觉的GUI定位：基于无回归的布局感知匹配

Yuke Li, Xuehan Hou

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） 纠错

AI总结 该研究提出无回归框架，通过解耦指令理解与布局感知定位，在ScreenSpot-Pro和Mind2Web数据集上显著提升GUI定位的准确率、成功率及元素选择率，抑制了坐标幻觉。

FactorDrive: Adaptive Multi-Step Reasoning Driven by Planning-Critical Factors for End-to-End Autonomous Driving

FactorDrive：面向端到端自动驾驶的、由规划关键因素驱动的自适应多步推理

Guolei Huang, Tengfei She, Yuxuan Lu, Yao Huang, Yuqi Ye, Yongjun Shen

机构 * Southeast University（东南大学） ； Universiti Malay（马来亚大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 该研究针对现有端到端自动驾驶方法在空间物理证据融合、推理适应及推理路径优化上的不足，提出FactorDrive框架，通过PCF-CoT数据集与QS-GRPO算法优化推理，在两类基准上取得最优规划性能。

Unveiling the Secret of AdaLN-Zero in Diffusion Transformer

揭示扩散Transformer中AdaLN-Zero的秘密

Jie Zhu, Mingyu Ding, Boqiang Duan, Leye Wang, Jingdong Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Baidu（百度） 纠错

AI总结 本研究探究扩散Transformer（DiT）中AdaLN-Zero性能优于AdaLN的原因，发现零初始化是关键要素，提出AdaLN-Gaussian初始化策略与SE-adaLN-Zero机制，经多数据集实验验证其有效性与泛化性。

Comments Accept by IEEE TPAMI 2026, camera-ready version

ControlRadio: Prompt-Driven Controllable Diffusion for Cross-Modal Radio Map Generation

ControlRadio：用于跨模态无线电地图生成的提示驱动可控扩散模型

Kangjun Liu, Xiying Pan, Shuhang Zhang, Xiang Xiang, Ke Chen, Yaowei Wang

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 ControlRadio是一种可控生成框架，可根据自然语言描述和环境布局生成无线电地图，在不同城市场景中精度和泛化能力领先，计算时间较传统方法减少四个数量级以上，为无线环境建模提供新范式。

Comments 17 pages, 9 figures, 8 tables

Diffusion Image Editing via Asynchronous Token Decoding

基于异步令牌解码的扩散图像编辑

Yang Shi, Liangsi Lu, Minzhe Guo, Yifeng Xie, Yanhui Chen, Jingchao Wang, Xuhang Chen

机构 * Guangdong University of Technology（广东工业大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Peking University（北京大学） ； Huizhou University（惠州学院） 纠错

AI总结 针对文本引导扩散图像编辑的全局漂移问题，提出推理时框架ATDEdit，通过逐令牌条件意外度估计可编辑位置，在PIE-Bench上实现最优保留指标且语义对齐性具竞争力。

Comments Accepted by ACMMM 2026

WorldSimProbe: Diagnosing Simulator Faithfulness in Action-Conditioned World Models for Embodied Manipulation

WorldSimProbe：面向具身操控的动作条件世界模型的模拟器保真度诊断

Peterson Co, Sicheng Hu, Chunxuan Jiao, Hongyang Cheng, Yulin Luo, Yijie Xu, Sixiang Chen, Zhongxia Zhao, Zihao Wang, DaFeng Chi, Peidong Liu, YuTong Chen, Henghua Liu, Zhihao Yuan, Huizhu Jia, Yuzheng Zhuang, Tianle Zhang, Liang Lin, Huajie Tan, Shanghang Zhang

机构 * 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） ； EvoPhys AI（EvoPhys人工智能公司） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 该研究提出WorldSimProbe框架，通过五套受控测试评估动作条件世界模型的模拟器保真度，发现其存在动作实现退化等问题，为具身操控模型提供标准化诊断方法。

Comments 20 pages, 18 figures, and 10 tables, including supplementary material. Code and data: https://evophys.com/WorldSimProbe/

VeinCast: Physics-Guided Dynamic Field Graphs with Graph-Conditioned Fusion for Global Medium-Range Weather Forecasting

VeinCast：用于全球中期天气预报的物理引导动态场图与图条件融合框架

Zhisheng Chen, Jinhan Li, Yuxuan Li, Yuan Gao, Hao Wu, Zheng Lu, Jinlong Du, Kun Wang, Bo An

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 本文提出VeinCast框架，通过物理引导动态场图与图条件融合，在1.5° ERA5基准上，于14天提前期的69个气象场预报任务中取得与主流模型相当的竞争力，证实关系级物理引导的有效性。

Rethinking Attention Locality in Spiking Transformers

重新思考脉冲Transformer中的注意力局部性

Zeqi Zheng, Zizheng Zhu, Yuping Yan, Wenxuan Pan, Zhaofei Yu, Yaochu Jin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 该研究针对脉冲Transformer中注意力局部性的问题，提出带边界连续性通路的空间连续局部注意力（SCLA-BCP）及分层部署策略，在7个静态和神经形态数据集上实现了检测、分割等任务的性能提升。

Comments 17 pages, 7 figures

TrustRoboReward: Preference-Ordered Isotonic Score Editing for Multi-Paradigm Robot Reward Models

TrustRoboReward：面向多范式机器人奖励模型的偏好有序保序分数编辑方法

Yidong Wang, Yan Zhan, Ziteng Feng, Zhenyu Cui, Ziyi Zhou, Renzhao Liang, Jiaxuan Zhu, Zilei Yang, Yiran Zhao, Zhongkuan Mao, Bo Jia, Hanchu Ni, Chenggang Xie, Biao Liu, Yi Zhang, Yong Dai, Xiaozhu Ju, Wei Ye, Shikun Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southeast University（东南大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Beijing Language and Culture University（北京语言大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 针对现有机器人奖励模型的跨范式偏好与分数不一致问题，本文提出 TrustRoboReward 框架，通过 POISE 方法解决反转冲突，训练的 Qwen3-VL-4B 性能接近 GPT-5-mini，优于 RoboReward 基线。

Harmful Content Is Not Enough: Continuation Framing Moderates In-Context Emergent Misalignment

有害内容还不够：延续框架调节上下文内涌现失配

Peiyang Liu, Xi Wang, Ziqiang Cui, Di Liang, Wei Ye

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering（国家软件工程研究中心） ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tencent Technology（腾讯科技） 纠错

AI总结 该研究发现延续框架是上下文学习涌现失配的关键调节因素，演示框架会使Gemini模型的涌现失配提升30至32个百分点，且不同模型对此的响应存在差异。

AdaDexGrasp: Adaptive Dexterous Grasping via 3D Visuo-Tactile Representation Fusion

AdaDexGrasp：基于3D视觉-触觉表示融合的自适应灵巧抓取

Xirui Liang, Jiaqi Liang, Jingkai Xu, Yuran Wang, Ruochong Li, Yuanpei Chen, Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan, Ruihai Wu

机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 针对机器人抓取难以复刻人类视觉-触觉融合自适应能力的问题，提出AdaDexGrasp视觉-触觉融合抓取框架，通过3D表示融合实现接触感知抓取生成与优化，实验验证其提升了抓取成功率与泛化性。

Comments Accepted at ECCV 2026

GRACE: LLM-Grounded Semantic Metric Spaces for Scalable Mixed-Data Clustering

GRACE：用于可扩展混合数据聚类的大语言模型（LLM）基础语义度量空间

Zihua Yang, Zhencheng Xie, Junyang Chen, Liang Xie, Yiqun Zhang, Mengke Li, Yang Lu

机构 * Guangdong University of Technology（广东工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 针对混合数据聚类中语义丰富度与可扩展性的矛盾，提出GRACE框架，通过多视角LLM查询实现一次性语义嵌入，兼顾可扩展性与聚类性能，优于11种对比方法。

Comments 13 pages

MASS: Multiplayer World Models with Authoritative Shared State

MASS：具有权威共享状态的多人世界模型

Ziqi Cai, Siqi Yang, Yimu Wang, Zixian Gao, Yunheng Liu, Shuchen Weng, Erwin Wu, Kaipeng Zhang, Boxin Shi

机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） ； Peking University（北京大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） 纠错

AI总结 该研究提出MASS模型，通过将世界动态与视图渲染解耦，解决现有视频世界模型在多人环境中的缺陷，在多人Snake基准测试中实现更优状态精度，为多智能体世界模拟提供实用基础。

Comments Project Page: https://alaya-lab.github.io/MASS/

Argus: A General-Purpose Agentic Reasoning Runtime for Long-Horizon Tasks

Argus：面向长程推理的通用智能体运行时

Boxiu Li, Zimo Wen, Yijia Fan, Chuan Wen, Fan Yang, Hangxi Guo, Jiaao Wu, Jiachen Zhang, Junxiang Lei, Mukai Li, Ruize Tang, Runjing Gu, Shibo Hu, Sihan Chen, Sufeng Guo, Wanbo Zhang, Xian Zhang, Xiaoyu Chen, Xuanhe Zhou, Xuyao Huang, Yifei Gao, Yifei Shen, Yilin Chen, Yuheng Wu, Yuzhe Zhang, Zelong Zhao, Zhijie Deng

机构 * Microsoft（微软公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Donghua University（东华大学） 纠错

AI总结 Argus是面向长程推理的通用智能体运行时，通过多角色协作与自进化，在多个基准测试中表现优于同类方法，还完成了实际应用任务并产出结构化轨迹。

GradCuit: Credit-Assigned Gradient Flow Enables Robust and Interpretable Test-Time Latent Reasoning

GradCuit：信用分配梯度流实现鲁棒且可解释的测试时潜在推理

Zhaoxin Yu, Qi Shen, Hengli Li, Zhaowei Zhang, Song-Chun Zhu, Chi Zhang, Zilong Zheng

机构 * Beijing Institute for General Artificial Intelligence（北京通用人工智能研究院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； School of Artificial Intelligence for Science, Peking University（北京大学科学人工智能学院） 纠错

AI总结 GradCuit在测试时插入可优化潜在状态，实现序列级信用分配，在多基准上准确率优于同类方法，且鲁棒性、可解释性更强，为LLM测试时推理扩展提供新方向。

SearchSwarm: Towards Delegation Intelligence in Agentic LLMs for Long-Horizon Deep Research

SearchSwarm：面向长周期深度研究的代理LLM委托智能

Xiaochong Lan, Quan Chen, Kun Tao, Xinyu Tang, Tianshu Wang, Qianggang Cao, Xinyu Kong, Zujie Wen, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） 纠错

AI总结 提出SearchSwarm框架，通过监督微调将任务分解与委托决策内化到模型权重中，在BrowseComp和BrowseComp-ZH上取得同规模最佳性能。

Where and How to Prune: An Empirical Study of Visual Token Pruning for GUI Agent Navigation

重新思考GUI视觉代理中历史截图的标记剪枝：语义、空间和时间视角

Daiqiang Li, Zihao Pan, Zeyu Zhang, Xuyang Liu, Shijia Xu, Ronghao Chen, Huacan Wang, Honggang Chen, Linfeng Zhang, Zhangquan Chen, Haiyun Jiang

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文从语义、空间和时间角度研究GUI视觉代理中历史截图的标记剪枝，发现背景区域对界面状态转换有重要价值，随机剪枝在空间结构保留上更有效，且GUI代理具有近期效应，通过分配更多预算给近期截图可降低计算成本而不影响性能。

Let Geometry GUIDE: Layer-wise Unrolling of Geometric Priors in Multimodal LLMs

让几何引导：在多模态大语言模型中逐层展开几何先验

Chongyu Wang, Ting Huang, Chunyu Sun, Xinyu Ning, Di Wang, Hao Tang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； InspireOmni 纠错

AI总结 本文提出GUIDE框架，通过多级采样和逐步融合几何先验，提升多模态大语言模型在空间推理任务中的性能。

Comments Revised manuscript with updated experiments, figures, and presentation

SimulCost: A Cost-Aware Benchmark and Toolkit for Automating Physics Simulations with LLMs

SimulCost: 一个用于自动化物理模拟的代价感知基准与工具包

Yadi Cao, Sicheng Lai, Jiahe Huang, Yang Zhang, Zach Lawrence, Rohan Bhakta, Izzy F. Thomas, Mingyun Cao, Chung-Hao Tsai, Zihao Zhou, Yidong Zhao, Hao Liu, Alessandro Marinoni, Alexey Arefiev, Rose Yu

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Peking University（北京大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 针对现有LLM评估忽略工具使用代价的问题，提出SimulCost基准，通过单轮和多轮参数调优任务比较LLM与传统扫描方法在准确性和计算代价上的表现，发现LLM在高精度任务中初始猜测不可靠且多轮模式效率更低。

Comments post conference revision version at ICML; update: removed CGYRO due to bug in cases search. Will add back soon

Contamination Means Overestimation? A Fine-Grained Empirical Study in Code Intelligence

重新审视数据污染在代码智能中的影响

Zhen Yang, Hongyi Lin, Yifan He, Junqi Wang, Zeyu Sun, Shuo Liu, Jie Xu, Pengpeng Wang, Zhongxing Yu, Qingyuan Liang

机构 * Shandong University（山东大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of sciences（中国科学院软件研究所） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文重新审视了数据污染对代码智能模型的影响，发现不同模型在不同污染场景下的表现差异显著，挑战了污染必然导致性能高估的传统观点。

Enhance the Safety in Reinforcement Learning by ADRC Lagrangian Methods

通过ADRC拉格朗日方法增强强化学习的安全性

Mingxu Zhang, Huicheng Zhang, Jiaming Ji, Yaodong Yang, Ying Sun

机构 * AI Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（人工智能方向，香港科技大学（广州）） ； School of Artificial Intelligence, Peking University, Beijing, China（人工智能学院，北京大学，北京，中国） ； Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，地点，国家） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，地点，国家） 纠错

AI总结 本文提出ADRC-拉格朗日方法，通过主动扰动抵消控制提升强化学习的安全性，实验显示在复杂环境中显著减少安全违规和成本

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Characteristic Learning for Provable One Step Generation

特征学习用于可证明的一步生成

Zhao Ding, Chenguang Duan, Yuling Jiao, Ruoxuan Li, Jerry Zhijian Yang, Pingwen Zhang

机构 * School of mathematics and statistics, Wuhan University（武汉大学数学与统计学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） 纠错

AI总结 特征生成器结合GANs效率与流模型稳定性，通过特征驱动的概率密度传输实现高效高质量的一步生成。

VCU-Bridge: Hierarchical Visual Connotation Understanding via Semantic Bridging

VCU-Bridge: 通过语义桥梁实现层次化视觉隐喻理解

Ming Zhong, Yuanlei Wang, Liuzhou Zhang, Ruichuan An, Renrui Zhang, Hao Liang, Ming Lu, Ying Shen, Wentao Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

AI总结 VCU-Bridge通过语义桥梁实现层次化视觉隐喻理解，构建了HVCU-Bench基准，并展示了提升MLLM能力的显著效果。

ReQuant: Fixed-Grid Discrete Refinement for Post-Training Quantization

ReQuant：用于训练后量化的固定网格离散细化

Yongge Ma, Guoan Wang, Feiyu Wang, Yaoming Li, Qian Zhang, Zihan Yan, Yinjun Han, Tong Yang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； School of Physics, Peking University（北京大学物理学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Central Research Institute, ZTE Corporation（中兴公司中央研究院） 纠错

AI总结 ReQuant是用于训练后量化（PTQ）的无反向传播固定网格细化方法，可作为即插即用后处理阶段，提升各类PTQ初始化器生成的量化模型性能，在低位宽下增益显著。

Comments 10 pages, 3 figures, 16 tables

Understand Before Detect: Vision--Language Learning for Omni-Domain Infrared Small Target Detection

先理解再检测：用于全域红外小目标检测的视觉-语言学习

Haoyang Yuan, Boyang Li, Yingqian Wang, Yimian Dai, Nuo Chen, Xinfei Huang, Shuqi Yi, Zaiping Lin, Weidong Sheng, Wei An

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对全域红外小目标检测的域偏移问题，提出“先理解再检测”范式及JinSight方法，构建视觉-语言数据集OmniIRST-VL，实现跨异构红外域的泛化检测。

AVCap: Reinforcing Audio-Video Joint Caption with Detail-Aware Reward

AVCap：用细节感知奖励强化音视频联合字幕

Mingyang Wu, Kaituo Feng, Bohao Li, Kaixiong Gong, Zihao Yin, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, CUHK（香港中文大学MMLab） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对音视频联合字幕的数据集、奖励信号、评估基准的局限，提出AVCap-100K数据集、AVCap模型及专用基准指标，通过Da-GRPO优化的AVCap模型性能优异。

PAST: Prompt-Adaptive Sampling Termination for Efficient Diffusion Model

PAST：用于高效扩散模型的提示自适应采样终止

Renye Yan, Jikang Cheng, You Wu, Wei Peng, Zongwei Wang, Ling Liang, Yimao Cai

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 PAST是一种提示自适应采样终止方法，通过双自适应协调机制提升扩散模型RL微调的计算效率与偏好优化质量，效率最高提升66.7%，质量最高提升29.5%。