Fudan University（复旦大学）

ProFlow: Zero-Shot Physics-Consistent Sampling via Proximal Flow Guidance

ProFlow：通过近端流引导实现零样本物理一致采样

Zichao Yu, Ming Li, Wenyi Zhang, Difan Zou, Weiguo Gao

机构 * University of Science ； School of Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai 200433, China ； Department of Electronic Engineering ； Information Science, University of Science ； School of Computing ； Data Science, The University of Hong Kong ； School of Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai 200433, China \& Shanghai Key Laboratory of Contemporary Applied Mathematics, Shanghai 200433, China 纠错

AI总结 ProFlow通过近端引导框架实现零样本物理一致采样，有效平衡物理约束与生成先验的统计结构。

AdaReasoner: Dynamic Tool Orchestration for Iterative Visual Reasoning

AdaReasoner: 多步骤视觉推理中的动态工具协调

Mingyang Song, Haoyu Sun, Jiawei Gu, Linjie Li, Luxin Xu, Ranjay Krishna, Yu Cheng

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 AdaReasoner通过动态工具协调提升多模态模型的视觉推理能力，实现工具自适应和泛化，超越现有系统性能。

Comments 28 pages, 10 figures and 13 tables

GenAgent: Scaling Text-to-Image Generation via Agentic Multimodal Reasoning

GenAgent：通过代理多模态推理扩展文本到图像生成

Kaixun Jiang, Yuzheng Wang, Junjie Zhou, Pandeng Li, Zhihang Liu, Chen-Wei Xie, Zhaoyu Chen, Yun Zheng, Wenqiang Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 GenAgent通过代理多模态推理提升文本到图像生成性能，采用两阶段训练策略实现自主多轮交互与任务自适应推理。

RxnBench: A Multimodal Benchmark for Evaluating Large Language Models on Chemical Reaction Understanding from Scientific Literature

RxnBench: 一个用于评估大语言模型在科学文献中理解化学反应的多模态基准

Hanzheng Li, Xi Fang, Yixuan Li, Chaozheng Huang, Junjie Wang, Xi Wang, Hongzhe Bai, Bojun Hao, Shenyu Lin, Huiqi Liang, Linfeng Zhang, Guolin Ke

机构 * DP Technology（DP技术公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； New York University（纽约大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

AI总结 RxnBench通过两个任务评估大语言模型在化学反应理解上的能力，揭示模型在深度化学逻辑和结构识别上的不足，强调需改进视觉编码和推理能力以推动AI化学发展。

Mitigating LLM Hallucination via Behaviorally Calibrated Reinforcement Learning

通过行为校准强化学习缓解大语言模型幻觉

Jiayun Wu, Jiashuo Liu, Zhiyuan Zeng, Tianyang Zhan, Tianle Cai, Wenhao Huang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文通过行为校准强化学习提升大语言模型的不确定性量化能力，使其在数学推理和事实问答任务中表现更优。

Visual Multi-Agent System: Mitigating Hallucination Snowballing via Visual Flow

视觉多智能体系统：通过视觉流缓解幻觉雪球效应

Xinlei Yu, Chengming Xu, Guibin Zhang, Yongbo He, Zhangquan Chen, Zhucun Xue, Jiangning Zhang, Yue Liao, Xiaobin Hu, Yu-Gang Jiang, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出ViF方法，通过视觉流和注意力重新分配缓解多智能体系统中的视觉幻觉雪球效应，提升性能。

The Imitation Game: Turing Machine Imitator is Length Generalizable Reasoner

模仿游戏：图灵机模仿器是长度可推广的推理机

Zhouqi Hua, Wenwei Zhang, Chengqi Lyu, Yuzhe Gu, Songyang Gao, Kuikun Liu, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学MMLab） 纠错

AI总结 本文提出TAIL方法，通过合成图灵机执行过程的链式思维数据，提升LLM的长度泛化能力，超越现有方法。

Advancing Multimodal Reasoning: From Optimized Cold Start to Staged Reinforcement Learning

推动多模态推理：从优化冷启动到分阶段强化学习

Shuang Chen, Yue Guo, Zhaochen Su, Yafu Li, Yulun Wu, Jiacheng Chen, Jiayu Chen, Weijie Wang, Xiaoye Qu, Yu Cheng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出ReVisual-R1，通过优化冷启动和分阶段强化学习提升多模态推理能力，在多个挑战性基准测试中取得新突破。

Comments 19 pages, 6 figures