Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

FM-Agent: Scaling Formal Methods to Large Systems via LLM-Based Hoare-Style Reasoning

FM-Agent: 通过基于LLM的Hoare风格推理将形式化方法扩展到大型系统

Haoran Ding, Zhaoguo Wang, Haibo Chen

机构 * Institute of Parallel and Distributed Systems, Shanghai Jiao Tong University（并行与分布式系统研究所，上海交通大学） 纠错

AI总结 提出FM-Agent框架，利用LLM自动生成函数级规范，实现大型系统的组合式推理，在143k行代码的系统中2天内发现522个新bug。

EndoCoT: Scaling Endogenous Chain-of-Thought Reasoning in Diffusion Models

EndoCoT：扩散模型中的内生思维链推理扩展

Xuanlang Dai, Yujie Zhou, Long Xing, Jiazi Bu, Xilin Wei, Yuhong Liu, Beichen Zhang, Kai Chen, Yuhang Zang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出EndoCoT框架，通过迭代思维引导模块激活MLLM的推理潜力，并利用终端思维接地模块确保推理轨迹与文本监督对齐，使DiT逐步执行复杂任务，在多个基准上平均准确率达92.1%。

Comments 23 pages, 18 figures, The code and dataset are publicly available at https://internlm.github.io/EndoCoT/

DiT-JSCC: Rethinking Deep JSCC with Diffusion Transformers and Semantic Representations

DiT-JSCC：基于扩散变换器与语义表示的深度JSCC再思考

Kailin Tan, Jincheng Dai, Sixian Wang, Guo Lu, Shuo Shao, Kai Niu, Wenjun Zhang, Ping Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Shanghai for Science and Technology（上海科技大学） 纠错

AI总结 提出DiT-JSCC框架，联合学习语义优先表示编码器和扩散变换器生成解码器，通过粗细粒度条件解码和基于Kolmogorov复杂度的自适应带宽分配，在极端信道条件下提升语义一致性与传输效率。

Comments 14pages, 14figures, 2tables