Tsinghua University（清华大学）

CORA: Analyzing and bridging thinking-answer gap in Multimodal RLVR via Consistency-Oriented Reasoning Alignment

CORA: 通过一致性导向的推理对齐分析与弥合多模态RLVR中的思考-答案差距

Jiayue Cao, Zhicong Lu, Xuehan Sun, Wei Jia, Hongling Zheng, Changyuan Tian, Zichuan Lin, Wenqian Lv, Nayu Liu

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

AI总结 本文分析多模态RLVR中思考与答案的语义不一致问题，提出CORA方法，通过轻量级一致性奖励模型引入语义一致性，并采用混合奖励优势分裂稳定优化，提升推理忠实度。

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HPSv3++: Scaling Reward Models Across the Full Spectrum of Diffusion Model Capabilities

HPSv3++：跨扩散模型能力全谱系扩展奖励模型

Yijun Liu, Jie Huang, Zeyue Xue, Yuming Li, Ruizhe He, Haoran Li, Shijia Ge, Siming Fu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出HPSv3++奖励模型框架，通过双维度偏好数据集HPDv3++和两阶段训练（正交梯度投影+无监督引导），提升对各类T2I模型及RL迭代的偏好预测能力，在多个基准上达到最优。

Discovery under Hypothesis Redundancy: A Geometric Theory of Discovery Bottlenecks

假设冗余下的发现：发现瓶颈的几何理论

Li Xia, Baoxun Wang

机构 * School of Economics and Management, Tsinghua University（清华大学经济管理学院） ； Platform & Content Group, Tencent（腾讯平台与内容事业群） 纠错

AI总结 提出搜索压缩假说，通过谱压缩、正交逃逸和残差信号对齐三个几何条件解释混合发现系统的优势，实验表明仅新颖性不足，需预测对齐。

Comments 23 pages, 1 figure, 27 tables

Decoupled Mixture-of-Experts for Parametric Knowledge Injection

解耦混合专家用于参数化知识注入

Baoqing Yue, Weihang Su, Qingyao Ai, Yichen Tang, Changyue Wang, Jiacheng Kang, Jingtao Zhan, Yiqun Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 提出解耦混合专家（DMoE）架构，将外部知识转化为独立可更新的专家模块，通过轻量级不确定性感知路由器在基础模型知识不足时激活相关专家，实现参数级知识增强，在知识密集型基准上优于检索和适配器基线。

Encoder Winners Do Not Reliably Transfer Across VLA Backbone Scale: A Frozen-Backbone Grafting Diagnostic

编码器胜者无法可靠跨VLA骨干网络规模迁移：一种冻结骨干嫁接诊断方法

Qingping Zeng, Fei She

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出冻结骨干嫁接诊断方法，发现小规模VLA上最优的视觉编码器在大规模骨干上并非最优，编码器选择依赖于骨干网络规模。

Comments 23 pages, 5 figures, 8 tables

Explainable and Trustworthy Speech Emotion Recognition Using Confidence Score and Reinforcement Learning Rectified Speech Emotion Descriptors

使用置信度分数和强化学习修正语音情感描述子的可解释且可信的语音情感识别

Youjun Chen, Xurong Xie, Mengzhe Geng, Zengrui Jin, Jiajun Deng, Guinan Li, Shujie Hu, Huimeng Wang, Haoning Xu, Chengxi Deng, Bowen Zhang, Xunying Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出基于置信度分数和强化学习的在线语音情感描述子修正方法，用于后训练语音情感识别系统，在IEMOCAP和MELD上分别取得2.9%和3.3%的绝对性能提升。

Comments Accepted by Interspeech2026

DLawBench: Evaluating LLMs Through Multi-Turn Legal Consultation

DLawBench: 通过多轮法律咨询评估大语言模型

Li Zhang, Yuzhen Shi, Yiran Hu, Jingwen Zhang, Wenbo Lv, Yubo Ma, Wei Wang, Rongyao Shi, Yuanyang Qiu, Xinran Xu, Yuemeng Qi, Linlin Miao, Jaromir Savelka, Yun Liu, Kevin Ashley, Bing Zhao, Hu Wei, Lin Qu

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Shandong University（山东大学） ； Skylenage ； China University of Political Science and Law（中国政法大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团Qwen团队） ； Fordham University（福特汉姆大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出DLawBench基准，通过模拟四种客户类型（合作、依赖、退缩、对抗）的多轮对话，评估大语言模型在真实法律咨询中的交互能力。

Comments 37 pages, 8 figures, 26 tables. Code and data: https://github.com/SKYLENAGE-AI/DLawBench

Efficient On-Device Diffusion LLM Inference with Mobile NPU

基于移动NPU的高效设备端扩散大语言模型推理

Tuowei Wang, Yanfan Sun, Ju Ren

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出首个NPU感知推理框架Diffusion-LLM-on-NPU，通过多块推测解码、双路径渐进修正和交换优化内存运行时，在移动设备上加速扩散大语言模型推理，相比CPU基线实现17-42倍延迟降低。

EurekAgent: Agent Environment Engineering is All You Need For Autonomous Scientific Discovery

EurekAgent：自主科学发现中，智能体环境工程即一切

Amy Xin, Jiening Siow, Junjie Wang, Zijun Yao, Fanjin Zhang, Jian Song, Lei Hou, Juanzi Li

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Zhipu AI（智谱AI） 纠错

AI总结 提出环境工程框架EurekAgent，通过权限、工件、预算和人机交互四维工程设计，在数学、内核工程和机器学习任务上取得新最优结果，总API成本低于11美元。

Large-scale semantic mapping of learner agency and autonomy reveals what measurement and generative AI research overlook

学习者能动性与自主性的大规模语义映射揭示测量与生成式AI研究的忽视

Fei Qin, Xiaobo Liu, Yaowen Zhang, Xuming Li, Fei Wang, Mutlu Cukurova, Jingjing Chen, Yu Zhang

机构 * School of Education, Tsinghua University（清华大学教育学院） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理与认知科学系） ； Institute of Education, University College London（伦敦大学教育学院） 纠错

AI总结 通过语义分析管道从超过14,000篇出版物中提取定义和量表项目，发现学习者能动性与自主性包含任务、个人和社会文化三个维度，现有量表忽视社会文化维度，且生成式AI研究过度聚焦学习调节与控制。

Comments 45 pages, 12 figures, 1 table, including appendices, added funding information