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

Subgoal Graph-Augmented Planning for LLM-Guided Open-World Reinforcement Learning

子目标图增强的规划用于LLM引导的开放世界强化学习

Shanwei Fan, Bin Zhang, Zhiwei Xu, Yingxuan Teng, Siqi Dai, Lin Cheng, Guoliang Fan

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（认知与决策智能复杂系统重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； School of Artificial Intelligence, Shandong University（山东大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出SGA-ACR框架，通过整合环境特定的子目标图和多LLM规划流程，解决LLM在开放世界强化学习中的规划-执行对齐问题，提升子目标的可行性和可验证性。

FLEX: Continuous Agent Evolution via Forward Learning from Experience

FLEX: 通过经验向前学习实现连续智能体进化

Zhicheng Cai, Xinyuan Guo, Yu Pei, Jiangtao Feng, Jinsong Su, Jiangjie Chen, Ya-Qin Zhang, Wei-Ying Ma, Mingxuan Wang, Hao Zhou

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR）、清华大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； SIA-Lab of Tsinghua AIR and ByteDance Seed（清华大学AIR实验室和字节跳动种子） 纠错

AI总结 FLEX通过经验向前学习实现LLM智能体的持续进化，提升数学推理、化学逆合成和蛋白质预测性能，并揭示经验增长的扩展规律和跨智能体的经验继承现象。

QiMeng-SALV: Signal-Aware Learning for Verilog Code Generation

QiMeng-SALV：面向Verilog代码生成的信号感知学习

Yang Zhang, Rui Zhang, Jiaming Guo, Lei Huang, Di Huang, Yunpu Zhao, Shuyao Cheng, Pengwei Jin, Chongxiao Li, Zidong Du, Xing Hu, Qi Guo, Yunji Chen

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（处理器国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 QiMeng-SALV通过信号感知学习提升Verilog代码生成的准确性与性能，采用信号级优化解决功能奖励不足问题。

Comments Accepted to NeurIPS 2025

Kimi-Dev: Agentless Training as Skill Prior for SWE-Agents

Kimi-Dev：无代理训练作为SWE-代理的技能先验

Zonghan Yang, Shengjie Wang, Kelin Fu, Wenyang He, Weimin Xiong, Yibo Liu, Yibo Miao, Bofei Gao, Yejie Wang, Yingwei Ma, Yanhao Li, Yue Liu, Zhenxing Hu, Kaitai Zhang, Shuyi Wang, Huarong Chen, Flood Sung, Yang Liu, Yang Gao, Zhilin Yang, Tianyu Liu

机构 * Moonshot AI ； THU（清华大学） ； PKU（北京大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 Kimi-Dev通过无代理训练生成技能先验，使SWE-代理在SWE-bench Verified上取得60.4%的优异成绩，并通过额外SFT适应达到48.6%的pass@1，与Claude 3.5 Sonnet相当。

Comments 68 pages. GitHub repo at https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Dev

Diffusion-based Adversarial Purification from the Perspective of the Frequency Domain

基于频域视角的扩散对抗净化

Gaozheng Pei, Ke Ma, Yingfei Sun, Qianqian Xu, Qingming Huang

机构 * School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, UCAS, Beijing.（电子、电气与通信工程学院，中国科学院大学，北京） ； Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, CAS, Beijing.（智能信息处理重点实验室，计算技术研究所，中国科学院，北京） ； School of Computer Science and Technology, UCAS, Beijing.（计算机科学与技术学院，中国科学院大学，北京） ； Key Laboratory of Big Data Mining and Knowledge Management, UCAS, Beijing.（大数据挖掘与知识管理重点实验室，中国科学院大学，北京） 纠错

AI总结 本文提出基于频域视角的扩散对抗净化方法，通过频域成分分离和针对性处理，有效消除对抗扰动并保留图像内容与结构。

Less Is More, but Where? Dynamic Token Compression via LLM-Guided Keyframe Prior

少即是多，但在哪里？通过LLM引导的关键帧先验实现动态令牌压缩

Yulin Li, Haokun Gui, Ziyang Fan, Junjie Wang, Bin Kang, Bin Chen, Zhuotao Tian

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 本文提出DyToK方法，通过LLM引导的关键帧先验实现动态令牌压缩，提升视频处理效率和准确性。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

Decouple to Generalize: Context-First Self-Evolving Learning for Data-Scarce Vision-Language Reasoning

解耦以泛化：面向数据稀缺的视觉语言推理的上下文优先自进化学习

Tingyu Li, Zheng Sun, Jingxuan Wei, Siyuan Li, Conghui He, Lijun Wu, Cheng Tan

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai JiaoTong University（上海交通大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 DoGe通过双解耦框架，引导模型优先从上下文学习以提升数据稀缺下的视觉语言推理能力，提出两阶段RL方法和演进课程学习流水线，有效解决传统方法的奖励黑客问题。

Comments 25 pages, 5 figures

Towards Cross-View Point Correspondence in Vision-Language Models

面向视觉-语言模型的跨视图点对应研究

Yipu Wang, Yuheng Ji, Yuyang Liu, Enshen Zhou, Ziqiang Yang, Yuxuan Tian, Ziheng Qin, Yue Liu, Huajie Tan, Cheng Chi, Zhiyuan Ma, Daniel Dajun Zeng, Xiaolong Zheng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beihang University（北航大学） ； Jilin University（吉林大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Huazhong University of Science And Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 本文提出跨视图点对应任务和 CrossPoint-Bench 基准，通过 CroPond 模型在 CrossPoint-Bench 上取得超越 Gemini-2.5-Pro 的准确率，推动跨视图对应研究发展。

EasySpec: Layer-Parallel Speculative Decoding for Efficient Multi-GPU Utilization

EasySpec: 用于高效多GPU利用的分层并行推测解码

Yize Wu, Ke Gao, Ling Li, Yanjun Wu

机构 * Intelligent Software Research Center, Institute of Software, CAS, Beijing, China（软件研究所智能软件研究中心，中国科学院，北京） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京） 纠错

AI总结 EasySpec通过分层并行推测策略提升多GPU推理效率，实现4.17倍速度提升，同时保持模型准确性。

A Unified Perspective for Loss-Oriented Imbalanced Learning via Localization

面向损失导向不平衡学习的统一视角：通过定位

Zitai Wang, Qianqian Xu, Zhiyong Yang, Zhikang Xu, Linchao Zhang, Xiaochun Cao, Qingming Huang

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； 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） ； Artificial Intelligence Institute of China Electronics Technology Group Corporation（中国电子科技集团有限公司人工智能研究院） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） ； Key Laboratory of Big Data Mining and Knowledge Management (BDKM), University of Chinese Academy of Sciences（大数据挖掘与知识管理关键实验室（BDKM），中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出通过局部化属性改进损失导向不平衡学习方法，通过局部校准和局部Lipschitz连续性提供统一视角，并验证了其有效性。

Zoom in, Click out: Unlocking and Evaluating the Potential of Zooming for GUI Grounding

聚焦，点击：解锁和评估缩放在GUI定位中的潜力

Zhiyuan Jiang, Shenghao Xie, Wenyi Li, Wenqiang Zu, Peihang Li, Jiahao Qiu, Siqi Pei, Lei Ma, Tiejun Huang, Mengdi Wang, Shilong Liu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

AI总结 本文提出ZoomClick方法，通过引入缩放先验知识提升GUI定位性能，实现动态空间聚焦与自适应上下文切换，并在多个基准上取得最佳结果。

Comments Code is available at https://github.com/Princeton-AI2-Lab/ZoomClick

USV: Unified Sparsification for Accelerating Video Diffusion Models

USV：统一稀疏化以加速视频扩散模型

Xinjian Wu, Hongmei Wang, Yuan Zhou, Qinglin Lu

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

AI总结 USV通过统一稀疏化策略提升视频扩散模型的效率，实现去噪速度提升83.3%和端到端加速22.7%。

Rethinking Infrared Small Target Detection: A Foundation-Driven Efficient Paradigm

重新思考红外小目标检测：一种基础驱动的高效范式

Chuang Yu, Jinmiao Zhao, Yunpeng Liu, Yaokun Li, Xiujun Shu, Yuanhao Feng, Bo Wang, Yimian Dai, Xiangyu Yue

机构 * Key Laboratory of Opto-Electronic Information Processing, Chinese Academy of Sciences（光电信息处理重点实验室，中国科学院） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（沈阳自动化研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tencent（腾讯） ； Nankai University（南开大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学MMLab） 纠错

AI总结 本文提出FDEP范式，通过基础模型冻结表示与任务特征融合，提升红外小目标检测精度，构建综合评估指标，实现多数据集SOTA性能。

COOPER: A Unified Model for Cooperative Perception and Reasoning in Spatial Intelligence

COOPER：一种用于空间智能中协作感知与推理的统一模型

Zefeng Zhang, Xiangzhao Hao, Hengzhu Tang, Zhenyu Zhang, Jiawei Sheng, Xiaodong Li, Zhenyang Li, Li Gao, Daiting Shi, Dawei Yin, Tingwen Liu

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） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

AI总结 COOPER是一种统一的多模态大语言模型，通过整合深度和分割等辅助模态，提升空间感知与推理能力，实现空间智能的增强。

Self-Supervised Learning for Transparent Object Depth Completion Using Depth from Non-Transparent Objects

利用非透明物体的深度获取进行透明物体深度补全的自监督学习

Xianghui Fan, Zhaoyu Chen, Mengyang Pan, Anping Deng, Hang Yang

机构 * Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences（长春光学精密机械与物理研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种自监督学习方法，通过模拟非透明区域的深度缺失来提升透明物体深度补全的性能。

Comments conference

DAComp: Benchmarking Data Agents across the Full Data Intelligence Lifecycle

DAComp: 在全数据智能生命周期中跨领域评估数据代理

Fangyu Lei, Jinxiang Meng, Yiming Huang, Junjie Zhao, Yitong Zhang, Jianwen Luo, Xin Zou, Ruiyi Yang, Wenbo Shi, Yan Gao, Shizhu He, Zuo Wang, Qian Liu, Yang Wang, Ke Wang, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 DAComp通过210个任务评估数据代理在数据工程与分析中的能力，揭示现有代理在复杂流程编排和开放性推理中的不足。

Robust Multimodal Sentiment Analysis of Image-Text Pairs by Distribution-Based Feature Recovery and Fusion

基于分布的特征恢复与融合的鲁棒多模态图像-文本对情感分析

Daiqing Wu, Dongbao Yang, Yu Zhou, Can Ma

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） ； TMCC, College of Computer Science, Nankai University（TMCC，南开大学计算机学院） 纠错

AI总结 本文提出DRF方法，通过特征队列和分布估计，实现对图像-文本对中低质量和缺失模态的鲁棒情感分析。

Comments Accepted by ACM MM 2024

A Group Fairness Lens for Large Language Models

为大语言模型引入群体公平性视角

Guanqun Bi, Yuqiang Xie, Lei Shen, Yanan Cao

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空间安全学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

AI总结 本文提出从群体公平性角度评估大语言模型的偏见，引入 GFAIR 数据集和 GF-THINK 方法，以缓解模型中的偏见问题。

Comments Accepted to EMNLP 2025 Findings

V-ITI: Mitigating Hallucinations in Multimodal Large Language Models via Visual Inference-Time Intervention

V-ITI: 通过视觉推理时间干预缓解多模态大语言模型中的幻觉

Nan Sun, Zhenyu Zhang, Xixun Lin, Kun Wang, Yanmin Shang, Naibin Gu, Shuohuan Wang, Yu Sun, Hua Wu, Haifeng Wang, Yanan Cao

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） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

AI总结 V-ITI通过视觉推理时间干预框架，有效缓解多模态大语言模型中的视觉相关幻觉问题，同时保持任务性能。

EEA: Exploration-Exploitation Agent for Long Video Understanding

EEA：长视频理解的探索-利用代理

Te Yang, Xiangyu Zhu, Bo Wang, Quan Chen, Peng Jiang, Zhen Lei

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, HKISI, Chinese Academy of Sciences（人工智能与机器人中心，HKISI，中国科学院） 纠错

AI总结 EEA通过语义引导的分层树搜索实现长视频理解中的探索与利用平衡，结合视觉语言模型和语义先验提升视频分析的效率与精度。

DiverseAR: Boosting Diversity in Bitwise Autoregressive Image Generation

DiverseAR: 提升位级自回归图像生成中的多样性

Ying Yang, Zhengyao Lv, Tianlin Pan, Haofan Wang, Binxin Yang, Hubery Yin, Chen Li, Chenyang Si

机构 * PRLab, Nanjing University（南京大学PRLab） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Lovart AI ； WeChat, Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

AI总结 DiverseAR通过自适应logits分布缩放和能量基生成路径搜索算法，提升位级自回归图像生成的样本多样性，同时保持视觉质量。

Comments 23 pages

GeoViS: Geospatially Rewarded Visual Search for Remote Sensing Visual Grounding

GeoViS: 基于地理奖励的视觉搜索用于遥感视觉定位

Peirong Zhang, Yidan Zhang, Luxiao Xu, Jinliang Lin, Zonghao Guo, Fengxiang Wang, Xue Yang, Kaiwen Wei, Lei Wang

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空信息研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Chongqing University（重庆大学） 纠错

AI总结 GeoViS通过地理奖励机制，实现了遥感影像中的细粒度视觉定位，通过逐步搜索和推理提升小目标检测精度与跨领域泛化能力。

Comments 11 pages, 4 figures

Reasoning About the Unsaid: Misinformation Detection with Omission-Aware Graph Inference

对未言之的推理：基于遗漏感知图推断的虚假信息检测

Zhengjia Wang, Danding Wang, Qiang Sheng, Jiaying Wu, Juan Cao

机构 * Media Synthesis and Forensics Lab, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（媒体合成与取证实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出OmiGraph框架，通过省略感知图推断实现虚假信息检测，提升检测性能。

Comments AAAI 2026

RDTF: Resource-efficient Dual-mask Training Framework for Multi-frame Animated Sticker Generation

RDTF：面向多帧动画贴纸生成的资源高效双掩码训练框架

Zhiqiang Yuan, Ting Zhang, Peixiang Luo, Ying Deng, Jiapei Zhang, Zexi Jia, Jinchao Zhang, Jie Zhou

机构 * Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc（腾讯人工智能图案识别中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 RDTF通过三种核心设计，为多帧动画贴纸生成任务提供资源高效的解决方案，优于现有PEFT方法。

Comments Submitted to TMM

On the Tension Between Optimality and Adversarial Robustness in Policy Optimization

在策略优化中最优性与对抗鲁棒性之间的张力

Haoran Li, Jiayu Lv, Congying Han, Zicheng Zhang, Anqi Li, Yan Liu, Tiande Guo, Nan Jiang

机构 * School of Mathematical Sciences University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院） ； School of Mathematical Sciences Nankai University（南开大学数学科学学院） ； School of Statistics and Data Science Nankai University（南开大学统计与数据科学学院） ； Siebel School of Computing and Data Science University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校Siebel计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 本文提出 BARPO 框架，通过调节对手强度统一 SPO 和 ARPO，解决策略优化中最优性与对抗鲁棒性之间的张力问题。

Closing the Approximation Gap of Partial AUC Optimization: A Tale of Two Formulations

缩小部分AUC优化的近似间隙：两种 formulations 的故事

Yangbangyan Jiang, Qianqian Xu, Huiyang Shao, Zhiyong Yang, Shilong Bao, Xiaochun Cao, Qingming Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出两种实例级最小最大重述方法，缩小部分AUC优化的近似间隙，提高计算效率和泛化性能。

Multi-GRPO: Multi-Group Advantage Estimation for Text-to-Image Generation with Tree-Based Trajectories and Multiple Rewards

多组GRPO：基于树状轨迹和多奖励的文本到图像生成多组优势估计

Qiang Lyu, Zicong Chen, Chongxiao Wang, Haolin Shi, Shibo Gao, Ran Piao, Youwei Zeng, Jianlou Si, Fei Ding, Jing Li, Chun Pong Lau, Weiqiang Wang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beihang University（北航） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； TikTok Inc.（TikTok公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 Multi-GRPO通过树状轨迹和多奖励分组机制，提升文本到图像生成的稳定性和多目标对齐性能。

Comments 20 pages, 15 figures

Structured Context Learning for Generic Event Boundary Detection

结构化上下文学习用于通用事件边界检测

Xin Gu, Congcong Li, Xinyao Wang, Dexiang Hong, Libo Zhang, Tiejian Luo, Longyin Wen, Heng Fan

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Sichuan Changhong Electric Co., Ltd.（四川长虹电子有限公司） ； ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Department of Computer Science and Engineering, University of North Texas（北卡罗来纳州立大学计算机工程系） 纠错

AI总结 本文提出结构化上下文学习方法，通过结构化划分和轻量级网络实现通用事件边界检测的高效准确识别。

TPCNet: Triple physical constraints for Low-light Image Enhancement

TPCNet：三重物理约束用于低光照图像增强

Jing-Yi Shi, Ming-Fei Li, Ling-An Wu

机构 * Institute of Physics, China Academy of Sciences（中国科学院物理研究所） ； School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学物理科学学院） 纠错

AI总结 TPCNet通过引入三重物理约束理论，改进低光照图像增强效果，提升性能指标和视觉质量。

Semantic Energy: Detecting LLM Hallucination Beyond Entropy

语义能量：超越熵的LLM幻觉检测

Huan Ma, Jiadong Pan, Jing Liu, Yan Chen, Joey Tianyi Zhou, Guangyu Wang, Qinghua Hu, Hua Wu, Changqing Zhang, Haifeng Wang

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Baidu Inc.（百度公司） ； A*STAR Centre for Frontier AI Research (CFAR)（A*STAR前沿人工智能研究中心） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 语义能量通过直接操作LLM最后层logits，结合语义聚类和能量分布，提升幻觉检测和不确定性估计的可靠性。