University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

Beyond the Covariance Trap: Unlocking Generalization in Same-Subject Knowledge Editing for Large Language Models

超越协方差陷阱：在大型语言模型中解锁同一主体知识编辑的泛化能力

Xiyu Liu, Qingyi Si, Zhengxiao Liu, Chenxu Yang, Naibin Gu, Zheng Lin

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） 纠错

AI总结 本文针对大型语言模型在同一主体知识编辑中泛化能力不足的问题，提出RoSE方法，通过几何对齐和知识整合提升指令遵循能力。

Comments 23 pages, 20 figures

A Closer Look into LLMs for Table Understanding

深入探究用于表格理解的大型语言模型

Jia Wang, Chuanyu Qin, Mingyu Zheng, Qingyi Si, Peize Li, Zheng Lin

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） 纠错

AI总结 本文通过研究16种LLM，探讨其理解表格数据和执行下游任务的机制，发现注意力动态、有效层数、专家激活及输入设计影响显著。

ICPRL: Acquiring Physical Intuition from Interactive Control

ICPRL: 从交互控制中获取物理直觉

Xinrun Xu, Pi Bu, Ye Wang, Börje F. Karlsson, Ziming Wang, Tengtao Song, Qi Zhu, Jun Song, Shuo Zhang, Zhiming Ding, Bo Zheng

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Science（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； RUC（中国人民大学） ； PUC-Rio（里约热内卢联邦大学） 纠错

AI总结 ICPRL通过多轮组相对策略优化，使VLM在动态物理环境中获取物理直觉并适应策略，其世界模型预测潜在动作结果，提升物理谜题解决能力。

Comments 22 pages

UAV traffic scene understanding: A regulation embedded multi-modal network and a unified benchmark

无人机交通场景理解：一种嵌入监管的多模态网络和一个统一的基准

Yu Zhang, Zhicheng Zhao, Ze Luo, Chenglong Li, Jin Tang

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China（中国科学院计算机网络信息中心，北京100190，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China（中国科学院大学，北京100190，中国） ； Anhui Provincial Key Laboratory of Multi-modal Cognitive Computation, Anhui University, Hefei 230601, China（安徽省多模态认知计算重点实验室，安徽大学，合肥230601，中国） ； Information Materials and Intelligent Sensing Laboratory of Anhui Province, Anhui University, Hefei 230601, China（安徽省信息材料与智能感知实验室，安徽大学，合肥230601，中国） 纠错

AI总结 本文提出MTCNet多模态交通认知网络，通过原型引导知识嵌入模块和质量感知光谱补偿模块，提升无人机交通场景理解的鲁棒性，并构建首个大规模光学-热红外基准Traffic-VQA。

SimLens for Early Exit in Large Language Models: Eliciting Accurate Latent Predictions with One More Token

SimLens用于大型语言模型中的早期退出：通过一个额外的标记获取准确的潜在预测

Ming Ma, Bowen Zheng, Zhongqiao Lin, Tianming Yang

机构 * Institute of Neuroscience, State Key Laboratory of Brain Cognition and Brain-inspired Intelligence Technology, Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心神经科学研究所，脑认知与脑启发智能技术国家重点实验室，脑科学与智能技术卓越创新中心） ； School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学未来技术学院） 纠错

AI总结 本文提出SimLens，一种无需训练的解码器，通过保留起始标记和候选答案标记进行轻量级延续，提升潜在预测准确性。结合线性SimLens和SimExit机制，在多个数据集上实现更高的准确性和更快的推理速度。