University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

On-Policy Self-Distillation without Any Supervision

无任何监督的在线策略自蒸馏

Yijiang Li, Bingyang Wang, Yijun Liang, Yunjie Tian, Di Fu, Nuno Vasconcelos

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本研究提出无监督在线策略自蒸馏（U-OPSD），仅用模型自身生成结果实现在线策略自蒸馏，在多数学基准上优于基础模型，部分场景超越OPSD、GRPO等监督方法。

Comments Project page at https://williamium3000.github.io/u-opsd/ and code at https://github.com/williamium3000/u-opsd

Learning aligned EEG representations with subject-specific encoders

学习带有主体特定编码器的对齐脑电图表示

Bruna J. Lopes, Gabriel Schwartz, Sylvain Chevallier, Raphael Y. de Camargo, Bruno Aristimunha

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） ； Université Paris-Saclay, Inria TAU team, LISN-CNRS（巴黎萨克雷大学，Inria TAU团队，LISN-CNRS） ； Institut de neuromodulation, GHU Paris, psychiatrie et neurosciences, centre hospitalier Sainte-Anne, pôle hospitalo-universitaire 15, Université Paris Cité（神经调控研究所，GHU巴黎，精神病学与神经科学，圣安娜医院，大学医院中心15区，巴黎西岱大学） ； Federal University of ABC (UFABC)（ABC联邦大学） ； Yneuro ； Swartz Center for Computational Neuroscience (SCCN), Institute for Neural Computation (INC), University of California San Diego（斯沃茨计算神经科学中心，神经计算研究所，加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 提出使用主体特定编码器替代共享编码器，结合共同分类器实现跨主体脑电图对齐，实验表明该方法能内化欧几里得对齐的作用，提高类别区分度，并识别出未见主体的编码器选择是主要瓶颈。

SimSD: Simple Speculative Decoding in Diffusion Language Models

SimSD：扩散语言模型中的简单推测解码

Junxia Cui, Haotian Ye, Runchu Tian, Hongcan Guo, Jinya Jiang, Haoru Li, Chaojie Ren, Yiming Huang, Kaijie Zhu, Zhongkai Yu, Kun Zhou, Jingbo Shang

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Google（谷歌） ； University of California Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） 纠错

AI总结 针对扩散语言模型无法直接使用标准推测解码的问题，提出SimSD算法，通过即插即用的掩码策略引入参考令牌并设计注意力掩码，实现单次前向传播验证多个草稿令牌，在保持并行解码优势的同时提升解码吞吐量。

Comments 13 pages, 4 figures, code available at https://github.com/airevo2/SimSD-release

MonitorBench: A Comprehensive Benchmark for Chain-of-Thought Monitorability in Large Language Models

MonitorBench: 一个用于大型语言模型链式思维可监控性的综合基准

Han Wang, Yifan Sun, Brian Ko, Mann Talati, Jiawen Gong, Zimeng Li, Naicheng Yu, Xucheng Yu, Wei Shen, Vedant Jolly, Huan Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 本文提出MonitorBench，通过1514个测试实例和两种压力测试设置，评估LLM链式思维的可监控性，发现决策关键因素对中间推理过程的影响程度影响可监控性，更高级的LLM表现出更低的可监控性。

Comments COLM 2026

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。

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