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Peking University(北京大学)

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2604.16042 2026-04-21 cs.CL cs.AI cs.LG

Towards Intrinsic Interpretability of Large Language Models:A Survey of Design Principles and Architectures

面向大语言模型内在可解释性的探索:设计原则与架构的综述

Yutong Gao, Qinglin Meng, Yuan Zhou, Liangming Pan

机构 * MOE Key Lab of Computational Linguistics, Peking University(计算语言学MOE实验室,北京大学) Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China(北京人工智能研究院,北京,中国) Nanjing University of Science and Technology(南京理工大学) Purdue University(普渡大学)

AI总结 本文综述了大语言模型内在可解释性的发展,分类现有方法为五种设计范式,并讨论开放挑战与未来研究方向。

Comments Accepted to the Main Conference of ACL 2026. 14 pages, 4 figures, 1 table

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2604.11407 2026-04-21 cs.CL cs.AI

Retrieval as Generation: A Unified Framework with Self-Triggered Information Planning

检索即生成:一个统一框架与自触发信息规划

Bo Li, Mingda Wang, Gexiang Fang, Shikun Zhang, Wei Ye

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University(软件工程国家工程研究中心,北京大学) School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机学院) School of Health Sciences and Biomedical Engineering, Hebei University of Technology(河北工业大学健康科学与生物医学工程学院)

AI总结 GRIP框架通过生成引导检索与信息规划,实现检索与推理的紧密耦合,支持动态多步推理,实验表明其在问答基准上优于RAG基线并接近GPT-4o。

Comments Github: https://github.com/WisdomShell/GRIP HuggingFace:https://huggingface.co/collections/WisdomShell/grip

Journal ref ACL2026, Main Conference

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2604.10448 2026-04-21 cs.CL

Instruction Data Selection via Answer Divergence

通过答案分歧进行指令数据选择

Bo Li, Mingda Wang, Shikun Zhang, Wei Ye

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University(软件工程国家工程研究中心,北京大学) School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机学院) PKU-CMCC(Hubei) Joint Research Lab for LLM Industrial Applications(北京大学-CMCC(湖北)大语言模型工业应用联合实验室) School of Health Sciences and Biomedical Engineering, Hebei University of Technology(河北工业大学健康科学与生物医学工程学院)

AI总结 本文提出通过多样本输出的几何结构选择指令数据,通过计算答案分歧分数提升下游性能,实验表明仅使用10K个ADG选择的例子在六个基准上表现更优。

Comments Github: https://github.com/WisdomShell/ADG Project: https://wisdomshell.github.io/ADG/

Journal ref ACL2026, Main Conference

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2604.08299 2026-04-21 cs.CL cs.AI

SeLaR: Selective Latent Reasoning in Large Language Models

SeLaR:大语言模型中的选择性潜在推理

Renyu Fu, Guibo Luo

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology(广东省超高清沉浸式媒体技术重点实验室) Shenzhen Graduate School, Peking University(北京大学深圳研究生院)

AI总结 SeLaR通过引入熵门机制和熵感知对比正则化,解决大语言模型中链式推理的稳定性与探索性问题,优于标准CoT和训练自由方法。

Comments Camera-ready for ACL 2026 (main conference)

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2604.07892 2026-04-21 cs.CL cs.AI

Data Selection for Multi-turn Dialogue Instruction Tuning

多轮对话指令微调的数据选择

Bo Li, Shikun Zhang, Wei Ye

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University(软件工程国家工程研究中心,北京大学) School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机学院) PKU-CMCC(Hubei) Joint Research Lab for LLM Industrial Applications(北京大学-湖北CMCC大模型工业应用联合实验室)

AI总结 本文提出MDS框架,通过全局覆盖和局部结构阶段选择多轮对话数据,提升指令微调效果,优于现有方法并在多个基准测试中表现最佳。

Comments Github: https://github.com/WisdomShell/MDS Project: https://wisdomshell.github.io/MDS/

Journal ref Findings of ACL 2026

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2603.14389 2026-04-21 cs.LG cs.AI

From $\log π$ to $π$: Taming Divergence in Soft Clipping via Bilateral Decoupled Decay of Probability Gradient Weight

从log π到π:通过双侧解耦衰减概率梯度权重来驯服发散

Xiaoliang Fu, Jiaye Lin, Yangyi Fang, Chaowen Hu, Cong Qin, Zekai Shao, Binbin Zheng, Lu Pan, Ke Zeng

机构 * Meituan(美团) Fudan University(复旦大学) Tsinghua University(清华大学) Peking University(北京大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

AI总结 本文提出DGPO方法,通过解耦衰减机制解决RLVR中概率梯度发散问题,提升大语言模型的推理能力。

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2508.08775 2026-04-21 cs.SD cs.GR cs.NA math.NA

SonicRadiation: A Hybrid Numerical Solution for Sound Radiation without Ghost Cells

声辐射:一种无需虚细胞的混合数值解法

Xutong Jin, Fei Zhu, Guoping Wang, Sheng Li

机构 * School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机科学学院)

AI总结 本文提出一种混合数值方法,用于声辐射模拟,无需虚细胞即可处理复杂动态边界。该方法结合了TDBEM的高精度和FDTD的高效率,实验表明其在复杂场景中具有更高的准确性和效率。

Comments 11 pages

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2508.02204 2026-04-21 cs.RO

TacMan-Turbo: Proactive Tactile Control for Robust and Efficient Articulated Object Manipulation

TacMan-Turbo:主动触觉控制用于稳健高效的机械臂物体操控

Zihang Zhao, Zhenghao Qi, Yuyang Li, Leiyao Cui, Zhi Han, Lecheng Ruan, Yixin Zhu

机构 * Peking University(北京大学) State Key Lab of General AI at Peking University(北京大学通用人工智能国家重点实验室) PKU-BingJi Joint Laboratory for Artificial Intelligence(北京大学-百度智云人工智能联合实验室) Wuhan Major Scientific and Technological Special Program(武汉重大科技专项) Hubei Embodied Intelligence Foundation Model Research and Development Program(湖北省具身智能基础模型研发计划) National Comprehensive Experimental Base for Governance of Intelligent Society(智能社会治理国家综合实验基地) LeapZenith AI Research(LeapZenith人工智能研究) Tsinghua University(清华大学) Embodied Intelligence Lab(具身智能实验室) PKU-Wuhan Institute for Artificial Intelligence(北京大学-武汉人工智能研究院) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

AI总结 本文提出TacMan-Turbo框架,通过主动触觉控制解决机械臂物体操控中有效性与效率的平衡问题,在200种模拟和真实物体上实现100%成功率,显著提升时间效率、动作效率和轨迹平滑度。

Comments Accepted for publication in the IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (T-ASE)

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2503.03480 2026-04-21 cs.RO cs.AI

SafeVLA: Towards Safety Alignment of Vision-Language-Action Model via Constrained Learning

SafeVLA: 通过约束学习实现视觉-语言-动作模型的安全对齐

Borong Zhang, Yuhao Zhang, Jiaming Ji, Yingshan Lei, Yishuai Cai, Josef Dai, Yuanpei Chen, Yaodong Yang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University(人工智能研究院,北京大学) PKU-PsiBot Joint Lab(北京大学PsiBot联合实验室) State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University(通用人工智能国家重点实验室,北京大学) Zhongguancun Academy(中关村学院)

AI总结 本文提出SafeVLA方法,通过约束学习整合安全约束,有效降低安全违规成本并提升任务成功率,同时确保安全性和泛化能力。

Comments Accepted by NeurIPS 2025 Spotlight Presentation

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2604.16979 2026-04-21 cs.CV cs.CL

DOSE: Data Selection for Multi-Modal LLMs via Off-the-Shelf Models

DOSE: 通过现成模型进行多模态大语言模型的数据选择

Biao Wu, Yiwu Zhong, Meng Fang, Ling Chen

机构 * Australian Artificial Intelligence Institute(澳大利亚人工智能研究所) Peking University(北京大学) University of Liverpool(利物浦大学)

AI总结 本文提出DOSE方法,利用现成预训练模型筛选多模态数据,提升数据质量和对齐性,减少计算成本,增强数据多样性,使模型在标准VQA和数学基准测试中表现优异。

Comments 10 pages, 5 figures

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2604.16858 2026-04-21 cs.CV

Q-DeepSight: Incentivizing Thinking with Images for Image Quality Assessment and Refinement

Q-DeepSight:利用图像激励思考用于图像质量评估与细化

Xudong Li, Jiaxi Tan, Ziyin Zhou, Yan Zhong, Zihao Huang, Jingyuan Zheng, Yan Zhang, Xiawu Zheng, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University(中国教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室,厦门大学) Peking University(北京大学) Beijing Institute of Technology(北京理工大学)

AI总结 本文提出Q-DeepSight框架,通过多模态链式思考与工具增强证据获取,提升图像质量评估与细化的准确性与可靠性。

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2604.16475 2026-04-21 cs.NE cs.AI

Spike-driven Large Language Model

基于脉冲的大型语言模型

Han Xu, Xuerui Qiu, Baiyu Chen, Xinhao Luo, Xingrun Xing, Jiahong Zhang, Bo Lei, Tiejun Huang, Bo Xu, Guoqi Li

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China Brain-Inspired Models Group, Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing 100862, China School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China Zhongguancun Academy, Beijing 100094, China Pengcheng Laboratory, Guangdong 518055, China School of Advanced Inter-disciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China School of Computer Science, Peking University, Beijing 100871, China Key Laboratory of Brain Cognition Spiking Intelligence Lab, Tianqiao \& Chirssy Chen Institute, Shanghai 201203, China

AI总结 本文提出SDLLM,通过稀疏加法替代密集矩阵乘法,结合gamma-SQP编码和对称量化机制,有效降低脉冲 firing 率并提升性能,实验表明在脉冲基础上实现更高效且准确的大型语言模型。

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2604.16372 2026-04-21 cs.CL cs.AI

CFMS: Towards Explainable and Fine-Grained Chinese Multimodal Sarcasm Detection Benchmark

CFMS:迈向可解释且细粒度的中文多模态讽刺检测基准

Junzhao Zhang, Hsiu-Yuan Huang, Chenming Tang, Yutong Yang, Yunfang Wu

机构 * National Key Laboratory for Multimedia Information Processing(多媒体信息处理国家重点实验室) Peking University School of Computer Science(北京大学计算机科学学院) Peking University School of Software and Microelectronics(北京大学软件与微电子学院)

AI总结 本文提出CFMS,首个针对中文社交媒体的细粒度多模态讽刺检测数据集,包含2796对高质量图像-文本对,提供三层次标注框架,并提出PGDS方法在关键任务中优于现有基线。

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2604.09244 2026-04-21 cs.MM cs.CV cs.RO

2D or 3D: Who Governs Salience in VLA Models? -- Tri-Stage Token Pruning Framework with Modality Salience Awareness

2D或3D:谁在VLA模型中主导显著性?——具有模态显著性意识的三阶段令牌剪枝框架

Zihao Zheng, Sicheng Tian, Zhihao Mao, Lingyue Zhang, Chenyue Li, Ziyun Zhang, Hong Gao, Yuchen Huang, Yutong Xu, Guojie Luo, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机科学学院) ZTE Corporation(中兴通讯) School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University(北京师范大学人工智能学院) School of Computer Science, China University of Geosciences (Wuhan)(中国地质大学(武汉)计算机科学学院) School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University(北京大学电子工程与计算机科学学院)

AI总结 本文提出三阶段令牌剪枝框架,通过捕捉2D/3D模态显著性的差异与动态,提升VLA模型的推理效率,实验显示在最小精度损失下实现2.55倍的加速。

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2602.17550 2026-04-21 cs.LG cs.AI

MASPO: Unifying Gradient Utilization, Probability Mass, and Signal Reliability for Robust and Sample-Efficient LLM Reasoning

MASPO:统一梯度利用、概率质量与信号可靠性以实现鲁棒且样本高效的LLM推理

Xiaoliang Fu, Jiaye Lin, Yangyi Fang, Binbin Zheng, Chaowen Hu, Zekai Shao, Cong Qin, Lu Pan, Ke Zeng, Xunliang Cai

机构 * Meituan(美团) Fudan University(复旦大学) Tsinghua University(清华大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Peking University(北京大学)

AI总结 MASPO通过统一框架解决RLVR方法中梯度利用低效、概率质量不敏感和信号可靠性不对称的问题,提升LLM推理的鲁棒性和样本效率。

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2601.04638 2026-04-21 cs.CL cs.AI

SpeechMedAssist: Efficiently and Effectively Adapting Speech Language Models for Medical Consultation

SpeechMedAssist: 有效且高效地适应语音语言模型用于医疗咨询

Sirry Chen, Jieyi Wang, Wei Chen, Zhongyu Wei

机构 * Fudan University(复旦大学) Shanghai Innovation Institude(上海创新研究院) Peking University(北京大学) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学)

AI总结 本文提出SpeechMedAssist,一种能进行语音多轮交互的语音语言模型,通过分阶段训练减少对医疗语音数据的需求,提升医疗咨询场景下的效果和鲁棒性。

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2512.02636 2026-04-21 cs.LG cs.CV

Joint Distillation for Fast Likelihood Evaluation and Sampling in Flow-based Models

基于流模型的快速似然评估与采样联合蒸馏

Xinyue Ai, Yutong He, Albert Gu, Ruslan Salakhutdinov, J Zico Kolter, Nicholas Matthew Boffi, Max Simchowitz

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Peking University(北京大学)

AI总结 本文提出F2D2框架,通过联合蒸馏减少流模型采样和似然评估的NFE数量,实现高效计算与高精度似然估计。

Comments Project page: https://kellyyutonghe.github.io/f2d2/

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2510.27486 2026-04-21 cs.LG cs.AI

FedAdamW: A Communication-Efficient Optimizer with Convergence and Generalization Guarantees for Federated Large Models

FedAdamW: 一种具有收敛性和泛化保证的联邦大模型高效优化器

Junkang Liu, Fanhua Shang, Hongying Liu, Yuxuan Tian, Yuanyuan Liu, Jin Liu, Kewen Zhu, Zhouchen Lin

机构 * School of Computer Science and Technology, Tianjin University(天津大学计算机科学与技术学院) Medical College, Tianjin University(天津大学医学院) School of Artificial Intelligence, Xidian University(西安电子科技大学人工智能学院) State Key Lab of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University(北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室) Pazhou Laboratory (Huangpu), Guangzhou, Guangdong, China(广州黄埔 Pazhou 实验室)

AI总结 本文提出FedAdamW,通过局部修正机制和解耦权重衰减缓解联邦学习中的局部过拟合和方差问题,理论证明其收敛速率并实验证明其在语言和视觉Transformer模型中的有效性。

Journal ref AAAI 2026

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2508.01302 2026-04-21 cs.CL cs.CE

Aligning Language Models with Real-time Knowledge Editing

对齐语言模型与实时知识编辑

Chenming Tang, Yutong Yang, Kexue Wang, Yunfang Wu

机构 * National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, Peking University School of Computer Science, Peking University(国家多媒体信息处理重点实验室,北京大学计算机学院,北京大学)

AI总结 本文提出CRAFT动态知识编辑数据集及KEDAS方法,通过多样编辑增强和自适应推理提升知识编辑性能,推动从静态更新向动态演化转变。

Comments Accepted to ACL 2026 (main conference)

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2506.09885 2026-04-21 cs.CV

The Less You Depend, The More You Learn: Synthesizing Novel Views from Sparse, Unposed Images with Minimal 3D Knowledge

你依赖得越少,学到的越多:从稀疏、未定位图像中合成新视角的方法,仅需最小的3D知识

Haoru Wang, Kai Ye, Minghan Qin, Yangyan Li, Wenzheng Chen, Baoquan Chen

机构 * Peking University(北京大学) ByteDance Seed(字节跳动种子) Ant Group(蚂蚁集团) Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京人工智能研究院)

AI总结 本文探讨了在数据量增加时,依赖较少3D知识的方法性能提升更快的现象,提出了一种无需显式场景结构和姿态标注的端到端NVS框架,实现了更高效的视角合成。

Comments ICLR 2026

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2506.01770 2026-04-21 cs.CR cs.AI cs.LG cs.SE

ReGA: Model-Based Safeguard for LLMs via Representation-Guided Abstraction

ReGA:通过表示引导抽象的基于模型的安全保障方法

Zeming Wei, Chengcan Wu, Meng Sun

机构 * Peking University(北京大学)

AI总结 本文提出ReGA框架,通过利用安全关键表示缩小模型分析在大规模语言模型中的可扩展性差距,有效区分安全与有害输入,提升LLM安全性。

Comments FSE 2026

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2505.18232 2026-04-21 cs.LG cs.AI cs.CL

Two-Stage Regularization-Based Structured Pruning for LLMs

基于两阶段正则化的结构剪枝用于大语言模型

Mingkuan Feng, Jinyang Wu, Siyuan Liu, Shuai Zhang, Hongjian Fang, Ruihan Jin, Feihu Che, Pengpeng Shao, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University(清华大学) Peking University(北京大学) Beijing National Research Center for Information Science and Technology(北京信息科学研究院)

AI总结 本文提出TRSP方法,通过两阶段正则化提升大语言模型结构剪枝效果,减少知识损失并无需重新训练,实验显示其优于现有方法,实现高效部署。

Comments ACL 2026 Main

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2604.15237 2026-04-20 cs.CV

StreamCacheVGGT: Streaming Visual Geometry Transformers with Robust Scoring and Hybrid Cache Compression

StreamCacheVGGT:具有鲁棒评分和混合缓存压缩的流式视觉几何变换

Xuanyi Liu, Chunan Yu, Deyi Ji, Qi Zhu, Lingyun Sun, Xuanfu Li, Jin Ma, Tianrun Chen, Lanyun Zhu

机构 * Peking University(北京大学) Nanjing University of Science and Technology(南京理工大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Zhejiang University(浙江大学) Huawei(华为) Tongji University(同济大学)

AI总结 本文提出StreamCacheVGGT框架,通过Cross-Layer Consistency-Enhanced Scoring和Hybrid Cache Compression模块,解决流式视频中稳定重建密集3D几何的问题,实现高精度和稳定性。

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2604.15862 2026-04-20 cs.CV

Splats in Splats++: Robust and Generalizable 3D Gaussian Splatting Steganography

Splats in Splats++: 一种鲁棒且通用的3D高斯点云隐写框架

Yijia Guo, Wenkai Huang, Tong Hu, Gaolei Li, Yang Li, Yuxin Hong, Liwen Hu, Xitong Ling, Jianhua Li, Shengbo Chen, Tiejun Huang, Lei Ma

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing and National Engineering Research Center of Visual Technology, School of Computer Science, Peking University(多媒体信息处理国家重点实验室和视觉技术国家工程研究中心、计算机科学学院,北京大学) Shanghai Key Laboratory of Integrated Administration Technologies for Information Security, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University(信息安全集成管理技术上海市重点实验室、计算机科学学院,上海交通大学) National Biomedical Imaging Center, College of Future Technology, Peking University(生物医学成像国家中心、未来技术学院,北京大学) School of Software, Nanchang University(软件学院,南昌大学) Institute of Biopharmaceutical and Health Engineering, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University(生物制药与健康工程研究院,清华大学深圳国际研究生院)

AI总结 本文提出一种统一的隐写框架,通过在3DGS表示中直接嵌入高容量3D/4D内容,实现安全高效的隐写,同时提升鲁棒性和通用性。

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2604.15839 2026-04-20 cs.AI cs.CL cs.LO

Discover and Prove: An Open-source Agentic Framework for Hard Mode Automated Theorem Proving in Lean 4

发现与证明:一个开源代理框架用于Lean 4中的硬模式自动定理 proving

Chengwu Liu, Yichun Yin, Ye Yuan, Jiaxuan Xie, Botao Li, Siqi Li, Jianhao Shen, Yan Xu, Lifeng Shang, Ming Zhang

机构 * State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, PKU-Anker LLM Lab, Peking University(信息处理国家重点实验室,计算机科学学院,PKU-Anker LLM实验室,北京大学) Huawei Technologies Co., Ltd.(华为技术有限公司) School of Software & Microelectronics, Peking University(软件与微电子学院,北京大学) School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University(电子工程与计算机科学学院,北京大学)

AI总结 本文提出DAP框架,通过LLM自然语言推理与自我反思发现答案,并将硬模式问题转换为易模式问题以提升自动定理证明性能,实现了CombiBench和PutnamBench上的显著提升。

Comments ACL 2026 Main Conference

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2604.15805 2026-04-20 cs.RO cs.AI

From Seeing to Simulating: Generative High-Fidelity Simulation with Digital Cousins for Generalizable Robot Learning and Evaluation

从感知到模拟:利用数字亲属进行生成高保真模拟,用于可推广的机器人学习与评估

Jasper Lu, Zhenhao Shen, Yuanfei Wang, Shugao Liu, Shengqiang Xu, Shawn Xie, Jingkai Xu, Feng Jiang, Jade Yang, Chen Xie, Ruihai Wu

机构 * Peking University(北京大学) Lightwheel

AI总结 本文提出一种生成框架,将真实世界全景映射到高保真模拟场景,并通过语义和几何编辑合成多样化的亲属场景,结合高质量物理引擎和真实资产,支持交互式操作任务,并通过多房间拼接构建一致的大规模环境,验证了平台的保真度和数据扩展对泛化能力的提升。

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2602.21950 2026-04-20 cs.CL

MEDSYN: Benchmarking Multi-EviDence SYNthesis in Complex Clinical Cases for Multimodal Large Language Models

MEDSYN:多证据合成在复杂临床病例中的基准测试用于多模态大语言模型

Boqi Chen, Xudong Liu, Jiachuan Peng, Marianne Frey-Marti, Bang Zheng, Kyle Lam, Lin Li, Jianing Qiu

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) MBZUAI(马克斯·普朗克人工智能研究所) Amazon(亚马逊) University of Oxford(牛津大学) University of Bern(伯尔尼大学) Imperial College London(伦敦帝国理工学院) Peking University(北京大学)

AI总结 MEDSYN是一个多语言、多模态的复杂临床病例基准测试,用于评估多模态大语言模型在差分诊断和最终诊断中的表现,揭示模型在异质临床证据合成中的不足。

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2601.07160 2026-04-20 cs.AI cs.LG

AscendKernelGen: A Systematic Study of LLM-Based Kernel Generation for Neural Processing Units

AscendKernelGen: 一种针对神经处理单元的LLM基内核生成系统研究

Xinzi Cao, Jianyang Zhai, Pengfei Li, Zhiheng Hu, Cen Yan, Bingxu Mu, Guanghuan Fang, Bin She, Jiayu Li, Yihan Su, Dongyang Tao, Xiansong Huang, Fan Xu, Feidiao Yang, Yao Lu, Chang-Dong Wang, Yutong Lu, Weicheng Xue, Bin Zhou, Yonghong Tian

机构 * Pengcheng Laboratory(鹏城实验室) Huawei(华为) Sun Yat-sen University(中山大学) Peking University(北京大学)

AI总结 本文提出AscendKernelGen框架,通过引入Ascend-CoT数据集和KernelGen-LM模型,提升NPU内核生成效率与正确性,实验显示复杂内核编译成功率从0%提升至95.5%。

Comments 33 pages,7 figures,16 tables

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2506.08125 2026-04-20 cs.LG cs.CL

Not All Tokens Matter: Towards Efficient LLM Reasoning via Token Significance in Reinforcement Learning

并非所有标记都重要:通过强化学习中的标记重要性实现高效的LLM推理

Hanbing Liu, Lang Cao, Yuanyi Ren, Mengyu Zhou, Haoyu Dong, Xiaojun Ma, Shi Han, Dongmei Zhang

机构 * Tsinghua University(清华大学) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Peking University(北京大学) Qwen Large Model Application Team, Alibaba(阿里云文大模型应用团队) Microsoft(微软) Shenzhen Key Laboratory of Ubiquitous Data Enabling, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University(清华大学深圳国际研究生院 ubiquitous 数据赋能重点实验室)

AI总结 本文提出通过标记重要性优化强化学习,减少冗余并提升LLM推理效率和准确性,实验显示响应长度显著缩短且正确性保持或提升。

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2505.11274 2026-04-20 cs.AI cs.CL

SelfBudgeter: Adaptive Token Allocation for Efficient LLM Reasoning

SelfBudgeter:面向高效大语言模型推理的自适应令牌分配

Zheng Li, Qingxiu Dong, Jingyuan Ma, Di Zhang, Kai Jia, Zhifang Sui

机构 * State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University(多媒体信息处理国家重点实验室,计算机学院,北京大学) BandAI, Bytedance(字节跳动BandAI)

AI总结 本文提出SelfBudgeter策略,通过自适应预算分配提升LLM推理效率,实验显示在数学推理任务中平均响应长度压缩61%并保持准确性。

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