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

Beyond Query Memorization: Large Language Model Routing with Query Decomposition and Historical Matching

超越查询记忆化：基于查询分解和历史匹配的大语言模型路由

Bo Lv, Jingbo Sun

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文言） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 提出DecoR路由框架，通过查询能力分解和历史日志匹配来避免记忆化陷阱，在保持高准确率的同时降低推理成本。

Journal ref ACL 2026

Coloring the Noise: Adversarial Sobolev Alignment for Faithful Image Super Resolution

着色噪声：用于忠实图像超分辨率的对抗性Sobolev对齐

Hongbo Wang, Huaibo Huang, Pin Wang, Jinhua Hao, Chao Zhou, Ran He

机构 * MAIS \& NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China 纠错

AI总结 提出ASASR框架，通过将生成流重铸为Sobolev诱导的黎曼几何并引入基于Riesz表示定理的参数化对抗器，解决图像超分辨率中生成先验导致的光谱失配问题，实现忠实重建。

Comments Accepted to ICML 2026

Beyond Sequential Distance: Inter-Modal Distance Invariant Position Encoding

超越序列距离：模态间距离不变位置编码

Lin Chen, Bolin Ni, Qi Yang, Zili Wang, Kun Ding, Ying Wang, Houwen Peng, Shiming Xiang

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, China（MAIS，自动化研究所，中国科学院，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学，中国） ； Tencent Hunyuan Team, China（腾讯文言团队，中国） 纠错

AI总结 针对多模态大模型在长上下文中的视觉衰减问题，提出模态间距离不变位置编码（DIPE），通过解耦模态间位置编码消除距离惩罚，保持视觉感知一致性，显著缓解视觉衰减。

SpecFuse: Ensembling Large Language Models via Next-Segment Prediction

SpecFuse：通过下一段预测进行大语言模型的集成

Bo Lv, Nayu Liu, Chen Tang, Xin Liu, Yue Yu, Ping Luo

机构 * Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Key Lab of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT/CAS)（中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tianjin Laboratory Autonomous Intelligence Technology and Systems, School of Computer Science and Technology, Tiangong University（天津工业大学计算机科学与技术学院天津市自主智能技术与系统实验室） ； Institute for Advanced Algorithms Research, Shanghai（上海高级算法研究所） 纠错

AI总结 本文提出SpecEM框架，通过动态调整模型贡献提升集成效果，结合推测解码实现段级语义协作，实验表明在多个LLM家族和基准数据集上性能优于现有方法。

Comments 15 pages, 5 figures

Journal ref NeurIPS 2025