Baidu（百度）

A Blueprint for Self-Evolving Coding Agents in Vehicle Aerodynamic Drag Prediction

车辆气动阻力预测中自演化编码代理的蓝图

Jinhui Ren, Huaiming Li, Yabin Liu, Tao Li, Zhaokun Liu, Yujia Liang, Zengle Ge, Chufan Wu, Xiaomin Yuan, Danyu Liu, Annan Li, Jianmin Wu

机构 * Famou Agent Team（Famou 代理团队） ； Baidu AI Cloud（百度AI云） ； IAT AI Team（IAT人工智能团队） 纠错

AI总结 本文提出一种基于合同的自演化编码代理框架，通过约束优化发现可执行的代理管道，提升车辆阻力系数预测的效率与可靠性。

CoVerRL: Breaking the Consensus Trap in Label-Free Reasoning via Generator-Verifier Co-Evolution

CoVerRL: 通过生成器-验证器共进化打破无标签推理中的共识陷阱

Teng Pan, Yuchen Yan, Zixuan Wang, Ruiqing Zhang, Guiyang Hou, Wenqi Zhang, Weiming Lu, Jun Xiao, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

AI总结 CoVerRL通过生成器-验证器共进化机制，解决无标签强化学习中因自洽性最大化导致输出多样性下降的问题，提升数学推理能力。

Comments Project Page: https://zju-real.github.io/CoVerRL Code: https://github.com/ZJU-REAL/CoVerRL

CurES: From Gradient Analysis to Efficient Curriculum Learning for Reasoning LLMs

CurES：从梯度分析到高效课程学习以提升推理大语言模型

Yongcheng Zeng, Zexu Sun, Bokai Ji, Erxue Min, Hengyi Cai, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Haifeng Zhang, Xu Chen, Jun Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 本文提出CurES方法，通过梯度优化理论分析，改进大语言模型推理任务的训练效率，实验显示其在多个数学推理基准上优于现有方法。

Comments 25 pages, 10 Figures

Identity-Consistent Video Generation under Large Facial-Angle Variations

在大面部角度变化下实现身份一致的视频生成

Bin Hu, Zipeng Qi, Guoxi Huang, Zunnan Xu, Ruicheng Zhang, Chongjie Ye, Jun Zhou, Xiu Li, Jingdong Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Baidu Inc., China（百度公司） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 本文提出Mv²ID框架，通过区域遮蔽训练策略和参考解耦RoPE机制，解决大角度变化下的身份一致性与自然运动平衡问题，并构建大规模数据集和评估指标。

InjectFlow: Weak Guides Strong via Orthogonal Injection for Flow Matching

InjectFlow: 通过正交注入实现弱引导强，用于流匹配

Dayu Wang, Jiaye Yang, Weikang Li, Jiahui Liang, Yang Li

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出InjectFlow，通过在初始速度场计算中注入正交语义，解决流匹配模型对数据集偏见敏感的问题，提升生成质量与公平性。