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

Every Coin Has Two Sides: On the Dual Nature of Generalization in On-Policy Distillation of Large Language Models

硬币皆有两面：关于大型语言模型的策略内蒸馏中泛化的双重性质

Zhaoyi Li, Deyang Kong, Yuan Wei, Evan Yang, Ranran Shen, Mahardika Krisna Ihsani, Ming Yang, Wei Zhang, Chuan Hao, Jian Yang, Ran Tao, Bryan Dai, Shikun Zhang, Wei Ye, Ying Wei, Defu Lian

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； IQuest Research（IQuest研究院） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本研究探究大型语言模型策略内蒸馏（OPD）的泛化特性，发现其迁移教师推理行为而非答案，同源配对泛化性强，异源配对适配性有限，多教师组合存在能力跷跷板效应，为诊断多教师OPD提供了视角。

Comments Under Review

Pallas: A Proactive KV Cache Migration Framework for LLM Inference in AI-RAN

Pallas：面向AI-RAN中LLM推理的主动KV缓存迁移框架

Tianhang Ding, Jianchun Liu, Hongli Xu

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

AI总结 Pallas是面向AI-RAN中LLM推理的主动KV缓存迁移框架，通过切换前在目标基站预准备推理状态，结合在线调度器优化，显著降低服务中断时间与令牌间延迟。

HaReCAP: Habitual-action Grounding for Recursive Large Language Model Agents

HaReCAP：面向递归大语言模型智能体的习惯性动作 grounding 方法

Shen Liu, Zhenguo Xu, Shaopu Wang, Yike Gao, Chunlei Wang

机构 * North China Institute of Computer System Engineering（华北计算机系统工程研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； China Information Security Research Institute Co., Ltd.（中国信息安全研究院有限公司） 纠错

AI总结 HaReCAP 是针对 ReCAP 的低侵入性扩展，通过编译叶子反射规则减少长视距具身任务中 LLM 的重复调用，在 Robotouille 和 ALFWorld 上显著降低了 token 消耗。

Comments 15 pages, 3 figures

D2-ScaleAgent: Dual-Dimensional Scaling for Long Document Understanding

D2-ScaleAgent：面向长文档理解的双维度缩放方法

Hao Zhang, Longrong Yang, Lunhao Duan, Ziyang Wang, Qing-Guo Chen, Shanshan Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对现有多模态RAG长文档理解方法缺乏动态计算缩放能力的问题，提出D2-ScaleAgent双维度缩放智能体框架，在相关基准上取得良好效果。

Conditional Evaluation of Language Models with Cheap Auxiliary Signals

基于廉价辅助信号的语言模型条件评估

Zhi Zhang, Lingfeng Lyu, Yue Kang, Doudou Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft（微软公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 针对现有语言模型条件评估中廉价辅助信号存在偏差的问题，提出半监督估计器LACE，结合局部中心化与岭控制变量，在多个基准数据集上完成实证评估。

RoboStriker: Latent-Space Strategic Games for Autonomous Humanoid Boxing

RoboStriker：用于自主人形机器人拳击的隐空间策略博弈

Kangning Yin, Kaige Liu, Zhe Cao, Wentao Dong, Weishuai Zeng, Tianyi Zhang, Qiang Zhang, Jingbo Wang, Jiangmiao Pang, Yang Li, Ming Zhou, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本研究提出RoboStriker框架，将人形拳击任务形式化为隐空间零和马尔可夫博弈，通过分层结构解耦推理与执行，实现了优于原始动作空间方法的战术性能并成功部署到现实人形机器人。

Towards Reasonable Molecular Structure Elucidation from Infrared Spectroscopy with Chemical Feedback

基于化学反馈的红外光谱合理分子结构解析研究

Yusen Tan, Hongyu Zhan, Hai-tao Yu, Changxi Chi, Wenjie Du, Jun Xia

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Westlake University（西湖大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对现有分子结构解析模型预测结果不合理的问题，提出化学反馈驱动的FIRMPO框架，在三类红外数据集上显著提升了解析准确性。

Temporal Logic Guided Universal Task Representations for Reinforcement Learning

用于强化学习的时序逻辑引导通用任务表示

Hao Zhang, Zhangli Zhou, Zhen Kan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui Provincial Key Laboratory of Humanoid Robots（安徽省人形机器人重点实验室） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

AI总结 本文提出受时序逻辑启发的通用任务表示框架LOTUS，将其集成至强化学习算法，通过LTL编码器建模语义、双模拟度量保障稳定性，在多场景下的学习效率、泛化能力等指标优于现有方法。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (Early Access). Project page: this https URL (https://lotus-website.github.io/)

Structuring Semantic Embeddings for Principle Evaluation: A Prototype-Guided Contrastive Learning Approach

用于原则评估的语义嵌入结构化：一种原型引导的对比学习方法

Che Shen, Junwei Su, Lingpeng Kong, Chuan Wu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文针对通用文本嵌入在任务区分上的不足，提出PGCL方法，通过多流结合的正则化模块生成任务适配表示，在三个代理任务数据集上均优于原始冻结嵌入，明确了方法适用边界并修订了理论分析。

Comments Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR). 27 pages

TERRA: A Hierarchical Parallel Training and Memory Orchestration Framework for High-Resolution AI-based Earth Modeling

TERRA：面向高分辨率AI地球建模的分层并行训练与内存编排框架

Ruohan Wu, Ziqi Zhu, Yang Zhao, Jiarui Tang, Yingzhe Cui, Junshi Chen, Zhao Jing, Jun Shi, Hong An

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence and Data Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学人工智能与数据科学学院） ； Laoshan Laboratory（崂山实验室） ； Ocean University of China（中国海洋大学） 纠错

AI总结 TERRA是面向高分辨率AI地球预报的分层并行训练与内存编排框架，通过SAWSTP和MO技术，在96个H200 GPU上支持114亿参数模型，实现高算力与内存优化，提升预报精度。

Comments 15 pages, 16 figures, 6 tables, and 2 algorithms. Submitted to IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS). Code is available at this https URL (https://github.com/ruohan12345/TERRA)

MegaParts: Scaling Part-Aware 3D Object Generation to 300 Parts via Token-Efficient Autoregressive Modeling

MegaParts：通过令牌高效自回归建模将部件感知三维物体生成扩展至300个部件

Manwen Liao, Xinyu Lian, Jian Mao, Kaixu Chen, Li Luo, Jinghao Yan, Wanshui Gan, Qiao Yu, Weitian Zhang, Chunhua Shen, Guang Chen, Bo Dai, Xudong Xu, Zhaoyang Lyu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 MegaParts提出结合结构化序列建模与令牌高效矢量量化形状令牌化器的自回归框架，将部件感知3D生成扩展至300个部件，性能优于基线模型，为大规模部件感知3D生成提供新方案。

Comments 12 pages, 6 pages appendix, 13 figures, technical report

Decision-Driven Regularization: A Blended Model for Learning and Optimization

决策驱动正则化：一种用于学习与优化的混合模型

Gar Goei Loke, Qinshen Tang, Yangge Xiao, Xun Zhang

机构 * Durham University Business School（杜伦大学商学院） ； Nanyang Business School, Nanyang Technological University（南洋理工大学南洋商学院） ； Faculty of Business and Economics, The University of Melbourne（墨尔本大学商学院与经济学院） ； International Institute of Finance, School of Management, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学管理学院国际金融研究所） 纠错

AI总结 针对上下文优化中分离式学习与优化易致决策有效性下降的问题，提出决策驱动正则化框架，平衡预测精度与代价最小化，可推广SPO+，在合成研究中优于多个基准模型。

Comments 42 pages (including appendix), 7 figures in main, journal paper