The University of Hong Kong（香港大学）

Watch Closely: Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models with Disentangled Decoding

Watch Closely: 通过解耦解码缓解大视觉-语言模型中的物体幻觉

Ruiqi Ma, Yu Yan, Chunhong Zhang, Minghao Yin, XinChao Liu, Zhihong Jin, Zheng Hu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 通过解耦解码方法，无需训练即可缓解大视觉-语言模型中的物体幻觉问题，提升模型的视觉性能和准确性。

Advances in Feed-Forward 3D Reconstruction and View Synthesis: A Survey

反向馈送3D重建与视角合成的进展：综述

Jiahui Zhang, Yuelei Li, Anpei Chen, Muyu Xu, Kunhao Liu, Jianyuan Wang, Xiao-Xiao Long, Hanxue Liang, Zexiang Xu, Hao Su, Christian Theobalt, Christian Rupprecht, Andrea Vedaldi, Kaichen Zhou, Hanspeter Pfister, Paul Pu Liang, Shijian Lu, Fangneng Zhan

机构 * NTU（国立台湾大学） ； Caltech（加州理工学院） ； Westlake University（西湖大学） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Oxford（牛津大学） ； Nanjing University（南京大学） ； HKU（香港大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Hillbot ； MPI for Informatics（信息研究所） ； Harvard University（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文综述了反向馈送方法在3D重建与视角合成中的进展，涵盖多种表示架构及应用，探讨了关键任务和未来研究方向。

Comments A project page associated with this survey is available at https://fnzhan.com/projects/Feed-Forward-3D

Solver-Informed RL: Grounding Large Language Models for Authentic Optimization Modeling

Solver-Informed RL: 为真实优化建模奠定大语言模型基础

Yitian Chen, Jingfan Xia, Siyu Shao, Dongdong Ge, Yinyu Ye

机构 * Cardinal Operations, China（中国卡迪纳尔运营公司） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Antai School of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学安泰经济管理学院） ； Department of Management Science and Engineering, Stanford University（斯坦福大学管理科学与工程系） 纠错

AI总结 SIRL通过强化学习与外部优化求解器结合，提升大语言模型在优化建模中的准确性与实用性。

Journal ref 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

PromptCoT: Synthesizing Olympiad-level Problems for Mathematical Reasoning in Large Language Models

PromptCoT: 为大型语言模型中的数学推理合成竞赛级问题

Xueliang Zhao, Wei Wu, Jian Guan, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 PromptCoT通过模拟竞赛级问题设计者的思维过程，自动生成高质量数学问题，提升大型语言模型的数学推理能力。

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Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025