Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

Understanding Evolution Strategies for LLM Reasoning: Broader Reasoning Coverage than GRPO

理解用于大语言模型推理的进化策略：比GRPO更广泛的推理覆盖范围

Yunpeng Ba, Zhi Zheng, Yue Xie, Jiaqing Li, Xialiang Tong, Tao Zhong, Mingxuan Yuan, Zhichao Lu, Xuyang Wu, Zhenkun Wang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本文研究用于LLM推理的进化策略（ES），发现ES比GRPO有更广泛的推理覆盖范围，开发了结合两者优势的GRPO-ES策略，还揭示了ES的功能稀疏性等特性，确立其为独特的推理后训练范式。

SeMoCo: A Semantic-First Motion Codec for Motion Language Modeling

SeMoCo：面向运动语言建模的语义优先运动编解码器

Tianlv Huang, Hetian Guo, Ziyi Cai, Song Wang, Yanping Zhang, Zipei Fan, Xuan Song, Guangming Wu, Xin Zheng

机构 * Jilin University（吉林大学） ； Frontier Robotics（前沿机器人公司） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 SeMoCo是面向运动语言建模的语义优先运动编解码器，搭配双轴运动生成器，构建了Ω-MotionVerse数据集，在重构精度与文本到运动生成任务中表现优异。

Evidence-Based Intelligent Diagnostic and Therapeutic Visualization System with Large Language Models: Multi-Turn Interaction and Multimodal Treatment Plan Generation

基于证据的智能诊断与治疗可视化系统与大语言模型：多轮交互与多模态治疗方案生成

Yunhan Wang, Yuda Wang, Zhiying Tu, Mingqiang Song, Li Song, Kun Li, Dianhui Chu, Bolin Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）） ； Harbin Institute of Technology (Weihai) Qingdao Research Institute（哈尔滨工业大学（威海）青岛研究院） ； Shandong Key Laboratory of Digital Service Computing Technology and Systems（山东省数字服务计算技术与系统重点实验室） ； Weihai Municipal Hospital（威海市人民医院） ； Shanghai Taizhu Technology Co., Ltd（上海泰山技术有限公司） ； Tianjin Zhifu Qihuang Medical Technology Co., Ltd（天津中孚启黄医疗技术有限公司） 纠错

AI总结 提出知识增强的可视化诊断系统，通过知识图谱约束、信息增益驱动提问和多模态治疗呈现，提升中医辨证透明度和治疗可解释性。

Comments 29 pages, 9 figures, 5 tables, including supporting information

WINO: A Weak-Form Physics Informed Neural Operator for Hyperelasticity on Variable Domains

WINO: 一种用于变域超弹性问题的弱形式物理信息神经算子

Bokai Zhu, Yizheng Wang, Qinghui Zhang, Timon Rabczuk

机构 * School of Science, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, P. R. China（哈尔滨工业大学深圳校区） ； School of Science, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, Guangdong（哈尔滨工业大学深圳校区） ； Institute of Structural Mechanics, Bauhaus-Universität Weimar（魏玛 Bauhaus 大学结构力学研究所） 纠错

AI总结 提出一种无数据框架WINO，结合神经算子的效率与φ-有限元法的几何灵活性，通过最小化弱形式残差和惩罚项训练，实现高精度且计算时间减少50-80%。