Beihang University（北京航空航天大学）

OVO-S-Bench: A Hierarchical Benchmark for Streaming Spatial Intelligence in Multimodal LLMs

OVO-S-Bench：多模态大语言模型中流式空间智能的分层基准

Yifei Li, Pengyiang Liu, Yuhang Zang, Zhongyue Shi, Qi Fu, Hongye Hao, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出OVO-S-Bench，一个完全人工标注的流式空间智能基准，包含1680个问题，涵盖四个抽象层次，评估38个MLLM，发现Gemini-3.1-Pro落后人类专家27分，流式空间微调MLLM表现不如其骨干模型。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Main Conference. 55 pages, 12 figures, 20 tables. Project page: this https URL (https://internlm.github.io/OVO-S-Bench/)

Mitigating False Credit Propagation: Probabilistic Graphical Reward Aggregation for Rubric-Based Reinforcement Learning

缓解虚假信用传播：基于概率图奖励聚合的准则强化学习

Can Lv, Mingju Chen, Heng Chang, Shiji Zhou

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心，人工智能学院，北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 针对准则奖励中因忽略准则间依赖关系导致的虚假信用传播问题，提出概率图框架Graphical Event Aggregation for Rubric rewards (GEAR)，通过建模潜在伯努利事件和软抑制传播实现依赖感知的奖励聚合，在多个基准上提升性能并减少信用泄漏。