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Zhejiang University(浙江大学)

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2605.05611 2026-05-12 cs.SD cs.AI eess.AS

X-Voice: Enabling Everyone to Speak 30 Languages via Zero-Shot Cross-Lingual Voice Cloning

X-Voice:通过零样本跨语言语音克隆让每个人都能说30种语言

Rixi Xu, Qingyu Liu, Haitao Li, Yushen Chen, Zhikang Niu, Yunting Yang, Jian Zhao, Ke Li, Berrak Sisman, Qinyuan Cheng, Xipeng Qiu, Kai Yu, Xie Chen

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, X-LANCE Lab, Shanghai Jiao Tong University(摩埃人工智能重点实验室、X-LANCE实验室、上海交通大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Center for Language and Speech Processing, Johns Hopkins University(语言与语音处理中心、约翰霍普金斯大学) Geely(吉利) Dataocean AI(数据海洋人工智能) Zhejiang University(浙江大学) Fudan University(复旦大学)

AI总结 X-Voice通过双阶段训练和多语言语音合成架构,实现零样本跨语言语音克隆,优于现有多语言系统并在性能上接近大规模模型。

Comments 16 pages, 4 figures, 9 tables

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2602.22088 2026-05-12 cs.RO

Force Policy: Learning Hybrid Force-Position Control Policy under Interaction Frame for Contact-Rich Manipulation

力政策:在交互框架下学习混合力-位置控制策略以进行密集接触 manipulation

Hongjie Fang, Shirun Tang, Mingyu Mei, Haoxiang Qin, Zihao He, Jingjing Chen, Ying Feng, Chenxi Wang, Wanxi Liu, Zaixing He, Cewu Lu, Shiquan Wang

机构 * Noematrix Flexiv Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Zhejiang University(浙江大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院)

AI总结 本文提出力政策,通过视觉和力反馈实现全局-局部控制,提升接触稳定性和执行质量,适用于复杂接触任务。

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2512.20012 2026-05-12 eess.SP cs.LG

Reliable LLM-Based Edge-Cloud-Expert Cascades for Telecom Knowledge Systems

可靠的基于大语言模型的边缘-云-专家级联系统用于电信知识系统

Qiushuo Hou, Sangwoo Park, Matteo Zecchin, Yunlong Cai, Guanding Yu, Osvaldo Simeone, Tommaso Melodia

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University(浙江大学信息科学与电子工程学院) Centre for Intelligent Information Processing Systems (CIIPS), Department of Engineering, King’s College London(伦敦国王学院工程系智能信息处理系统中心) Intelligent Networked Systems Institute (INSI) at Northeastern University(东北大学智能网络化系统研究所)

AI总结 本文提出一种边缘-云-专家级联的LLM知识系统,通过问答流程实现决策,利用高效边缘模型处理常规查询,云模型处理复杂问题,必要时引入专家。通过统计严谨的阈值选择方法,保证在给定置信水平下可靠性。

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2512.18610 2026-05-12 cs.LG

The Procrustean Bed of Time Series: The Optimization Bias in Point-wise Loss Functions

时间序列的普鲁斯特床:点 wise 损失函数中的优化偏置

Rongyao Cai, Yuxi Wan, Kexin Zhang, Ming Jin, Zhiqiang Ge, Daoyi Dong, Hang Yu, Yong Liu, Qingsong Wen

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Griffith University(格里菲斯大学) Southeast University(东南大学) University of Technology Sydney(悉尼科技大学) Ant Group(蚂蚁集团) Squirrel Ai Learning

AI总结 本文研究了点 wise 损失函数在时间序列预测中的优化偏置问题,提出通过序列长度缩减和结构正交化进行偏置消除,并通过实验验证了该方法的有效性。

Comments 54 pages

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2503.09158 2026-05-12 cs.CV

FaVChat: Hierarchical Prompt-Query Guided Facial Video Understanding with Data-Efficient GRPO

FaVChat: 基于数据高效GRPO的层次提示-查询引导的面部视频理解

Fufangchen Zhao, Songbai Tan, Xuerui Qiu, Linrui Xun, Wenhao Jiang, Jinkai Zheng, Hehe Fan, Jian Gao, Danfeng Yan, Ming Li

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, BUPT(北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室) Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)(广东人工智能与数字经济实验室(深圳)) Institute of automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Zhongguancun Academy(中关村学院) Central South University(中南大学) Zhejiang University(浙江大学) College of communication Engineering, Hangzhou Dianzi University(杭州电子科技大学通信工程学院)

AI总结 FaVChat通过层次化提示引导框架提取面部动态细节信息,结合数据高效GRPO策略提升学习效率,实现在面部视频理解任务中的优越性能。

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2412.10433 2026-05-12 cs.CV cs.LG eess.SP

Implicit Neural Compression of Point Clouds

隐式神经网络点云压缩

Hongning Ruan, Yulin Shao, Qianqian Yang, Liang Zhao, Zhaoyang Zhang, Dusit Niyato

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University(浙江大学信息科学与电子工程学院) Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong(香港大学电子与电气工程系) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算机与数据科学学院)

AI总结 本文提出NeRC³框架,利用隐式神经表示实现点云的高效压缩,通过坐标基神经网络编码几何与属性,并扩展至动态点云压缩,实验验证其在静态和动态点云压缩中的优越性能。

Journal ref IEEE Transactions on Image Processing, vol. 35, pp. 260-275, 2026

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2605.08277 2026-05-12 cs.CR cs.AI

Mitigating Many-shot Jailbreak Attacks with One Single Demonstration

通过一个单个演示缓解多示例劫持攻击

Kejia Chen, Jiawen Zhang, Boheng Li, Pengcheng Li, Jian Lou, Zunlei Feng, Mingli Song, Ruoxi Jia, Tianwei Zhang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Sun Yat-sen University(中山大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Virginia Tech(弗吉尼亚理工大学)

AI总结 本文研究多示例劫持攻击为何随着演示数量增加而增强,提出通过添加固定单个安全演示来对抗该攻击,从而提升模型鲁棒性。

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2605.08207 2026-05-12 cs.CV

A Breast Vision Pathology Foundation Model for Real-world Clinical Utility

乳腺病理科基础模型用于真实世界临床应用

Yingxue Xu, Zhengyu Zhang, Xiuming Zhang, Mengwei Xu, Fengtao Zhou, Yihui Wang, Jiabo Ma, Yi Xin, Danyi Li, Chengyu Lu, Zhijian Cen, Ying Tan, Qingbing Yao, Qi Wang, Zizhao Gao, Yong Zhang, Jingjing Chen, Feifei Liu, Qian Xu, Yi Dai, Hongxuan Tan, Cheng Jin, Huajun Zhou, Zhengrui Guo, Ling Liang, Hongyi Wang, Yingcong Chen, Xi Wang, Zhenhui Li, Ronald Cheong Kin Chan, Ning Mao, Muyan Cai, Zhe Wang, Li Liang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR, China(香港科技大学计算机科学与工程系) Department of Pathology, Nanfang Hospital, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University, Guangzhou, China(南方医科大学基础医学学院病理学系,广州医院) Department of Pathology, The First Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China(浙江大学医学院第一附属医院病理学系,杭州) State Key Laboratory of Holistic Integrative Management of Gastrointestinal Cancers, Department of Pathology, School of Basic Medicine and Xijing Hospital, Fourth Military Medical University, Xi’an, China(胃肠癌整体整合管理国家重点实验室,第四军医大学基础医学学院病理学系,西京医院)

AI总结 本文提出BRAVE模型,通过101638张乳腺全切片图像评估其在乳腺癌诊断中的临床实用性,展示了在不同阶段的病理评估中提升诊断效率和准确性的能力。

Comments 60 pages

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2605.08181 2026-05-12 cs.CV cs.AI cs.LG

Text-Guided Multi-Scale Frequency Representation Adaptation

基于文本的多尺度频率表示适应

Weicai Yan, Xinhua Ma, Wang Lin, Tao Jin

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 本文提出FreqAdapter,通过在频域进行多尺度信号微调,结合文本信息减少信息冗余,提升多模态模型的性能与效率。

Comments ACL 2026 Main

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2605.08129 2026-05-12 cs.LG

Towards Customized Multimodal Role-Play

迈向定制化的多模态角色扮演

Chao Tang, Jianzong Wu, Qingyu Shi, Ye Tian, Aixi Zhang, Hao Jiang, Jiangning Zhang, Yunhai Tong

机构 * Peking University(北京大学) Alibaba Group(阿里巴巴集团) Zhejiang University(浙江大学)

AI总结 本文提出定制化多模态角色扮演任务,通过统一模型和两阶段训练框架实现角色个性化,实验表明方法在角色扮演任务中优于现有方法。

Comments Code available at https://github.com/Tangc03/UniCharacter Project page available at https://tangc03.github.io/UniCharacter.github.io/

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2605.08084 2026-05-11 cs.RO cs.CV

123D: Unifying Multi-Modal Autonomous Driving Data at Scale

123D:规模化统一多模态自动驾驶数据

Daniel Dauner, Valentin Charraut, Bastian Berle, Tianyu Li, Long Nguyen, Jiabao Wang, Changhui Jing, Maximilian Igl, Holger Caesar, Boris Ivanovic, Yiyi Liao, Andreas Geiger, Kashyap Chitta

机构 * KE:SAI University of Tübingen(图宾根大学) Tübingen AI Center(图宾根人工智能中心) NVIDIA Research(NVIDIA研究) Valeo Brain(法雷奥大脑) OpenDriveLab at Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院自动驾驶实验室) Zhejiang University(浙江大学) Delft University of Technology(代尔夫特理工大学)

AI总结 123D通过单一API统一多模态自动驾驶数据,解决数据碎片化、同步难题,并提供分析工具,支持跨数据集3D目标检测和强化学习规划应用。

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2605.04651 2026-05-11 cs.LG cs.CL

FAAST: Forward-Only Associative Learning via Closed-Form Fast Weights for Test-Time Supervised Adaptation

FAAST:通过闭式快速权重实现的前向仅关联学习用于测试时监督适应

Guangsheng Bao, Hongbo Zhang, Han Cui, Ke Sun, Yanbin Zhao, Juncai He, Yue Zhang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Westlake University(西湖大学) Tsinghua University(清华大学) Shanghai Polytechnic University(上海理工大学)

AI总结 FAAST通过单次传递将标注示例分析性编译为快速权重,实现常数时间推理,减少适应时间90%并节省内存使用,适用于资源受限模型的高效监督任务适应。

Comments 9 pages, 6 figures, 10 tables

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2602.07425 2026-05-11 cs.LG cs.CL math.OC

Sign-Based Optimizers Are Effective Under Heavy-Tailed Noise

基于符号的优化器在重尾噪声下表现有效

Dingzhi Yu, Hongyi Tao, Yuanyu Wan, Luo Luo, Lijun Zhang

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University(南京大学新型软件技术国家重点实验室) School of Artificial Intelligence, Nanjing University(南京大学人工智能学院) School of Software Technology, Zhejiang University(浙江大学软件学院) School of Data Science, Fudan University(复旦大学数据科学学院)

AI总结 本文研究了在重尾梯度噪声下,基于符号的优化器如SignSGD和Lion相较于传统自适应方法的优越性,通过理论分析和实验验证,证明其在处理重尾噪声时的高效性。

Comments Code is available at https://github.com/Dingzhen230/Heavy-tailed-Noise-in-LLMs

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2605.07478 2026-05-11 cs.CV

AudioFace: Language-Assisted Speech-Driven Facial Animation with Multimodal Language Models

AudioFace: 基于语言的语音驱动面部动画与多模态语言模型

Kai Zheng, Zejian Kang, Rui Mao, Hongyuan Zou, Yuanchen Fei, Xuanyang Xu, Xiangru Huang

机构 * Westlake University(西湖大学) Zhejiang University(浙江大学) Tiangong University(天工大学) Hunan University(湖南大学) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳))

AI总结 本文提出AudioFace框架,通过语言和发音信息指导语音驱动的面部动作生成,提升语音与面部运动的对应精度。

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2605.07474 2026-05-11 cs.CV cs.AI

ForgeVLA: Federated Vision-Language-Action Learning without Language Annotations

ForgeVLA:无需语言标注的联邦视觉-语言-动作学习

Yuhao Zhou, Yunpeng Zhu, Yang Zhou, Jindi Lyu, Jian Lan, Zhangyuan Wang, Dan Si, Thomas Seidl, Qing Ye, Jiancheng Lyu

机构 * Sichuan University(四川大学) Zhejiang University(浙江大学) Ludwig-Maximilians-Universität München(慕尼黑路德维希-马克西米利安大学) Lenovo Group Limited(联想集团有限公司) Engineering Research Center of Machine Learning and Industry Intelligence, Ministry of Education(教育部机器学习与工业智能工程研究中心)

AI总结 本文提出ForgeVLA框架,通过分布式视觉-动作对训练联邦VLA模型,无需集中数据或人工标注。通过客户端指令分类器构建完整三元组,并引入对比规划损失和自适应聚合策略以解决特征坍塌问题,实验表明性能优于基线模型。

Comments 26 pages

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2605.07393 2026-05-11 cs.AI

Offline Policy Optimization with Posterior Sampling

离线策略优化与后验采样

Hongqiang Lin, Dongxu Zhang, Yiding Sun, Mingzhe Li, Ning Yang, Haijun Zhang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Xi’an Jiaotong University(西安交通大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) University of Science and Technology Beijing(北京科技大学)

AI总结 本文提出PSPO方法,通过将动态建模作为贝叶斯推断过程,结合后验采样与约束策略优化,提升离线强化学习的泛化能力与鲁棒性。

Comments 25 pages, 3 figures

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2605.07353 2026-05-11 cs.AI

Confidence-Aware Alignment Makes Reasoning LLMs More Reliable

增强置信度的对齐使推理大语言模型更加可靠

Kejia Chen, Jiawen Zhang, Yihong Wu, Kewei Gao, Jian Lou, Zunlei Feng, Mingli Song, Ruoxi Jia

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Université de Montréal(蒙特利尔大学) Sun Yat-sen University(中山大学) Virginia Tech(弗吉尼亚理工大学)

AI总结 本文提出CASPO框架,通过迭代直接偏好优化将token级置信度与逐步逻辑正确性对齐,提升推理可靠性和效率,实验表明其在多个基准和模型家族中表现优异。

Comments 9 pages

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2605.07316 2026-05-11 cs.AI

Implicit Compression Regularization: Concise Reasoning via Internal Shorter Distributions in RL Post-Training

隐式压缩正则化:通过内部更短分布实现简洁推理(在强化学习后训练)

Chen Wang, Hexuan Deng, Yining Zhang, Yuchen Zhang, Jionghao Bai, Zhaochun Li, Ge Lan, Yue Wang

机构 * College of Software, Nankai University(南开大学软件学院) Zhongguancun Academy(中关村学院) Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) East China Normal University(华东师范大学) Zhejiang University(浙江大学) Beijing Institute of Technology(北京理工大学)

AI总结 本文提出隐式压缩正则化(ICR),通过内部更短分布实现简洁推理,改进强化学习后训练中的推理效率和准确性。

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2605.07178 2026-05-11 cs.CV

Masks Can Talk: Extracting Structured Text Information from Single-Modal Images for Remote Sensing Change Detection

掩码可以说话:从单模图像中提取结构化文本信息用于遥感变化检测

Kai Zheng, Hang-Cheng Dong, Jiatong Pan, Zhenkai Wu, Fupeng Wei, Wei Zhang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) Harbin Institute of Technology Suzhou Research Institute(哈尔滨工业大学苏州研究院) North China University of Water Resources and Electric Power(华北水利水电大学) University of Auckland(奥克兰大学)

AI总结 本文提出S2M框架,通过零额外标注成本从变化标签中直接提取结构化文本特征,提升遥感变化检测的多模态监督效果。

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2605.06859 2026-05-11 cs.CV cs.AI cs.LG

Knowledge Transfer Scaling Laws for 3D Medical Imaging

三维医学影像中的知识迁移扩展定律

Ho Hin Lee, Dongna Du, Chu Wang, Yuankai Huo, Shi Gu, James C. Gee, Yifan Wu

机构 * Vanderbilt University(范德比大学) Zhejiang University(浙江大学) McGill University(麦吉尔大学) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学)

AI总结 本文研究了三维医学影像中不同域的预训练扩展规律,提出基于可转移性的数据分配方法,提升跨域迁移效果,实验表明该方法在疾病分类和器官分割任务中表现更优。

Comments 20 Pages

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2604.07277 2026-05-11 cs.LG cs.AI

Android Coach: Improve Online Agentic Training Efficiency with Single State Multiple Actions

Android Coach: 通过单状态多动作提升在线代理训练效率

Guo Gan, Yuxuan Ding, Cong Chen, Yuwei Ren, Yin Huang, Hong Zhou

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Qualcomm AI Research(高通人工智能研究)

AI总结 本文提出Android Coach框架,通过单状态多动作方法提升在线强化学习效率,实验显示在AndroidLab和AndroidWorld上成功率提升7.5%和8.3%,训练效率比PPO和GRPO高1.4倍。

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2602.21858 2026-05-11 cs.AI

ProactiveMobile: A Comprehensive Benchmark for Boosting Proactive Intelligence on Mobile Devices

ProactiveMobile: 一个全面的基准,用于提升移动设备上的主动智能

Dezhi Kong, Zhengzhao Feng, Qiliang Liang, Hao Wang, Haofei Sun, Changpeng Yang, Yang Li, Peng Zhou, Shuai Nie, Hongzhen Wang, Linfeng Zhou, Hao Jia, Jiaming Xu, Runyu Shi, Ying Huang

机构 * HyperAI Team, Xiaomi Corporation(小米公司HyperAI团队) Zhejiang University(浙江大学) Peking University(北京大学) Northeastern University(东北大学)

AI总结 本文提出ProactiveMobile基准,通过多模态大语言模型在移动代理中实现主动智能,通过63个API生成可执行函数序列,实验表明Qwen2.5-VL-7B-Instruct在主动智能任务中表现优于其他模型。

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2509.24789 2026-05-11 cs.LG stat.ML

Fidel-TS: A High-Fidelity Multimodal Benchmark for Time Series Forecasting

Fidel-TS:一种高保真多模态时间序列预测基准

Zhijian Xu, Wanxu Cai, Xilin Dai, Zhaorong Deng, Qiang Xu

机构 * Department of Computer Science and Engineering(计算机科学与工程系) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) School of Software(软件学院) Tsinghua University(清华大学) ZJU-UIUC Institute(浙大-UIUC研究院) Zhejiang University(浙江大学) School of Data Science(数据科学学院) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(深圳香港中文大学)

AI总结 本文提出Fidel-TS,一种高保真多模态时间序列预测基准,解决现有基准数据源不纯、泄露问题及结构不清晰的问题,通过实验揭示现有基准的局限性和模型评估中的潜在差异。

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2509.05276 2026-05-11 cs.LG cs.AI cs.CL

SpikingBrain: Spiking Brain-inspired Large Models

SpikingBrain:基于大脑的高效大模型

Yuqi Pan, Yupeng Feng, Jinghao Zhuang, Siyu Ding, Han Xu, Zehao Liu, Bohan Sun, Yuhong Chou, Xuerui Qiu, Anlin Deng, Anjie Hu, Shurong Wang, Peng Zhou, Man Yao, Jibin Wu, Jian Yang, Guoliang Sun, Bo Xu, Guoqi Li

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Beijing Key Laboratory of Brain-Inspired General Intelligence Large Model(北京脑启发通用智能大模型重点实验室) Key Laboratory of Brain Cognition and Brain-inspired Intelligence Technology(脑认知与脑启发智能技术重点实验室) Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京人工智能研究院) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) Zhongguancun Academy(中关村学院) Beihang University(北航) Zhejiang University(浙江大学) LuxiTech MetaX Integrated Circuit Co., Ltd(MetaX集成电路有限公司)

AI总结 本文提出SpikingBrain,一种受大脑启发的大模型,通过高效架构和算法优化,在非NVIDIA平台实现大规模LLM训练与推理,提升长上下文处理效率。

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2605.06509 2026-05-08 cs.CV

FreeSpec: Training-Free Long Video Generation via Singular-Spectrum Reconstruction

FreeSpec: 通过奇异谱重建实现无训练长视频生成

Fangda Chen, Shanshan Zhao, Longrong Yang, Chuanfu Xu, Zhigang Luo, Long Lan

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology(国防科技大学计算机科学与技术学院) Alibaba International Digital Commerce(阿里巴巴国际数字商务) Zhejiang University(浙江大学) Xiangjiang Laboratory(湘江实验室)

AI总结 FreeSpec通过奇异谱重建方法解决长视频生成中的内容漂移和时间不一致问题,利用低秩谱引导和高秩重建基,提升空间细节和时间动态的保留能力。

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2605.06507 2026-05-08 cs.CV cs.LG

MARBLE: Multi-Aspect Reward Balance for Diffusion RL

MARBLE: 多方面奖励平衡用于扩散强化学习

Canyu Zhao, Hao Chen, Yunze Tong, Yu Qiao, Jiacheng Li, Chunhua Shen

机构 * Zhejiang University(浙江大学) HiThink Zhejiang University of Technology(浙江工业大学)

AI总结 本文提出MARBLE框架,通过梯度空间优化解决多奖励平衡问题,实现多维度奖励同时优化,提升训练效率和稳定性。

Comments Homepage and code repo: https://aim-uofa.github.io/MARBLE

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2605.06469 2026-05-08 math.OC cs.LG cs.SY eess.SY

Dynamic Controlled Variables Based Dynamic Self-Optimizing Control

基于动态可控变量的动态自优化控制

Chenchen Zhou, Shaoqi Wang, Hongxin Su, Xinhui Tang, Yi Cao, Shuang-Hua Yang

机构 * College of Chemical and Biological Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang Province, P.R. China(浙江大学化学与生物工程学院) Institute of Zhejiang University-Quzhou, Quzhou, Zhejiang Province, P.R. China(浙江大学Quzhou研究院)

AI总结 本文提出动态自优化控制方法,引入动态可控变量概念,通过数据驱动设计解决动态优化问题,验证了其在多值和不连续函数逼近及非固定时间跨度优化中的有效性。

Journal ref Journal of Process Control, 2024, 138: 103228

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2605.06407 2026-05-08 eess.AS cs.AI cs.CL

WavCube: Unifying Speech Representation for Understanding and Generation via Semantic-Acoustic Joint Modeling

WavCube:通过语义-声音联合建模统一语音表示以实现理解和生成

Guanrou Yang, Tian Tan, Qian Chen, Zhikang Niu, Yakun Song, Ziyang Ma, Yushen Chen, Zeyu Xie, Tianrui Wang, Yifan Yang, Wenxi Chen, Qi Chen, Wenrui Liu, Shan Yang, Xie Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Tencent(腾讯) Independent Researcher(独立研究员) Peking University(北京大学) Tianjin University(天津大学) Zhejiang University(浙江大学)

AI总结 WavCube通过语义-声音联合建模统一语音表示,解决语音理解和生成的表示兼容问题,实现压缩后的高性能语音任务表现。

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2605.06326 2026-05-08 cs.CL

Teaching Thinking Models to Reason with Tools: A Full-Pipeline Recipe for Tool-Integrated Reasoning

教授思考模型进行工具推理:一种完整的全管道配方用于工具集成推理

Qianjia Cheng, Yuchen Zhang, Zhilin Wang, Yuxin Zuo, Shunkai Zhang, Yuchen Fan, Yu Qiao, Bowen Zhou, Ning Ding, Yu Cheng, Yun Luo, Ganqu Cui

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Peking University(北京大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Tsinghua University(清华大学) 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)

AI总结 本文提出一种全管道配方,通过注入自然工具使用行为提升强思考模型的工具集成推理能力,同时保持文本推理能力,展示在Qwen3模型上取得最佳性能。

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2605.06183 2026-05-08 cs.AI cs.CL cs.LG

Rethinking Adapter Placement: A Dominant Adaptation Module Perspective

重新思考适配器放置:从主导适配模块视角出发

Suoxin Zhang, Run He, Di Fang, Xiang Tan, Kaixuan Chen, Huiping Zhuang

机构 * South China University of Technology, China(华南理工大学) Zhejiang University, China(浙江大学)

AI总结 本文提出DomLoRA方法,通过在主导适配模块放置单个适配器,以提升模型性能,验证了该模块在不同任务中的稳定性。

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