NVIDIA（英伟达）

Parason: Revealing Subtask and Trial Parallelism in LLM Reasoning

Parason：揭示大语言模型推理中的子任务并行与试错并行

Zhengyang Zhang, Zijian Zhang, Jiaxuan Gao, Shusheng Xu, Yi Wu, Song Han, Ligeng Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 Parason揭示LLM推理的子任务与试错并行，用上下文无关文法转换轨迹，经PA-GRPO训练，在数学基准上实现约1.7倍加速且保持竞争力。

Scaling Reinforcement Learning for Diffusion Models via Velocity Matching

通过速度匹配扩展扩散模型的强化学习

Jaemoo Choi, Wei Guo, Yuchen Zhu, Arash Vahdat, Molei Tao, Julius Berner, Yongxin Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； NVIDIA（英伟达公司） 纠错

AI总结 该研究提出基于奖励的速度匹配（RVM）方法，用于扩散模型的奖励微调，其训练成本显著降低，性能优于或相当基于轨迹的策略梯度方法，还通过动态跟踪奖励改善了视频生成的运动效果。

Comments 30 pages, 13 figures

TW-LegalBench: Measuring Taiwanese Legal Understanding

TW-LegalBench: 衡量台湾法律理解

Fei-Yueh Chen, Chun Huang Lin, Chan Wei Hsu, Kuan Hsuan Yeh, Zih-Ching Chen, Kuan-Ming Chen, Patrick Chung-Chia Huang

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出TW-LegalBench基准，包含多项选择、开放式问答和法律判决预测任务，评估13个LLM在台湾法律上的表现，发现顶尖模型通过律师考试但未达到法官检察官标准，且法律条文引用困难。

Comments 10 pages, 2 figures, To appear in ICAIL 2026