University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

Enjoy Your Talk: A Human-Centered Benchmark for Multi-Turn Dialogue with Decoupled User Simulation, Target Modeling, and Judging

享受你的对话：一个用于多轮对话的以人为本基准，具有解耦的用户模拟、目标建模和评判

Jinglan Gong, Jiefan Lu, Hewei Guo, Kehan Li, Zhiyuan Han, Jihang Jiang, Wenwen Tong, Lewei Lu

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 该研究提出EYT-Bench基准，通过三方解耦设计评估大语言模型多轮对话能力，引入新指标，发现先进模型在主观维度相近但客观意图跟踪差异大，推理可提升客观跟踪，角色格式影响轨迹分布，且热身效应稳健。

Smaller Models are Natural Explorers for Policy-Level Diversity in GRPO

小型模型是GRPO中策略级多样性的自然探索者

Yiran Xu, Yiming Ren, Zicheng Lin, Chufan Shi, Yukang Chen, Dingdong Wang, Tianhe Wu, Junjie Wang, Yujiu Yang, Yu Qiao, Ruihang Chu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出S2L-PO框架，利用小型模型作为自然探索者生成策略级多样性的rollout，通过渐进退火策略过渡到大型模型自身采样，提升数学推理性能并减少计算开销。

SRC-Flow: Compact Semantic Representations Enable Normalizing Flows for Image Generation

SRC-Flow：紧凑语义表示实现归一化流用于图像生成

Longtao Jiang, Jianmin Bao, Zhendong Wang, Xin Tao, Pengfei Wan, Zhihui Li, Xiaojun Chang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） 纠错

AI总结 提出SRC-Flow，通过语义表示压缩器将高维RAE特征压缩到低维语义空间，降低归一化流建模负担，在ImageNet上实现最优生成质量，同时保持精确似然计算和确定性可逆采样。

Maximizing Local Entropy Where It Matters: Prefix-Aware Localized LLM Unlearning

最大化关键区域的局部熵：基于前缀的局部化大语言模型去敏感化

Naixin Zhai, Pengyang Shao, Binbin Zheng, Yonghui Yang, Fei Shen, Long Bai, Xun Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出PALU框架，通过局部熵最大化减少冗余优化，提升大语言模型的去敏感化效果与通用性能。

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LiMuon: Light and Fast Muon Optimizer for Large Models

LiMuon: 面向大模型的轻量快速Muon优化器

Feihu Huang, Yuning Luo, Songcan Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出LiMuon优化器，结合动量方差缩减与随机SVD，在降低内存的同时实现更低的样本复杂度O(ε^{-3})，并在Mamba-130M等模型上验证有效性。

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