Nanjing University（南京大学）

PeakBench: Benchmarking Resource-Aware Tool Invocation in LLM Agents

PeakBench：面向大语言模型智能体的资源感知工具调用基准测试

Zhi-Kai Chen, Xu-Xiang Zhong, Song-Yan Li, De-Chuan Zhan, Han-Jia Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 PeakBench是面向LLM智能体的资源感知工具调用基准，通过两部分评估框架解耦逻辑规划与物理调度，实验表明资源信息可减少溢出、提升利用率，为相关研究提供测试平台。

ResiSpec: Enhancing Multi-Candidate Speculative Sampling via Residual Distribution Shaping

ResiSpec：通过残差分布塑形增强多候选推测采样

Zhi-Kai Chen, Jun-Jie Tao, Wei-Xiang Mao, De-Chuan Zhan, Han-Jia Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 ResiSpec 框架针对多候选推测采样的残差漂移问题，通过重塑验证阶段的提议分布，实现最高1.92倍的加速，提升了LLM服务效率。

FARCA: Fact-Aligned Reliability-Aware Credit Assignment for Reinforcement Learning with Factual Supervision

FARCA：面向具备事实监督的强化学习的事实对齐可靠性感知信用分配

Qiming Xie, Wenjie Zheng, Xiangqing Shen, Rui Xia

机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） 纠错

AI总结 FARCA是一种面向具备事实监督的强化学习的策略优化框架，通过对齐事实验证与策略更新的粒度、引入反事实证据归因计算可靠性权重，提升模型事实性并保留通用推理能力。

Learning Spherical Occupancy Profiles for Multi-View 3D Reconstruction and Generation

用于多视图三维重建与生成的球形占用轮廓学习

YiHsuan Tsai

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 该研究提出将逐光线球形占用轮廓作为统一中间表示，训练判别式解码器与生成式流水线，在多视图三维重建任务中取得良好效果，且可迁移至真实照片场景。

Comments 12 pages,5 figures,5 tables. Code and data will be released

When Does Visual Generation Help Visual Understanding in Unified Multimodal Models?

统一多模态模型中视觉生成何时能助力视觉理解？

Yubo Zhu, Zhehan Kan, Jingyi Yang, Miaolin Chen, Jinbo Xing, Kai Zhu, Zijian Wang, Sheng Zhong, Wei Tong

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本研究提出VGAU-Diag评估框架，发现统一多模态模型的视觉生成仅在简单任务上助益理解，瓶颈多在理解侧，有效生成需瞄准理解瓶颈。

RARM: Confidence-Gated Progress Reward Modeling for RL in Manipulation

RARM：基于置信度门控的进展奖励建模用于操作中的强化学习

Pengzhi Yang, Xinyu Wang, Pengyu Jing, Kehan Wen, Yiduo Qu, Zhenhao Huang, Minghao Fu, Xin Liu, Yaheng Shen, Fan Shi

机构 * NUS Human-Centered Robotic Lab（新加坡国立大学人机共融机器人实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出参考锚定奖励模型（RARM），通过对比时间目标从通用视频中学习，将单个成功演示转化为密集进展奖励，并在部署时通过置信度门控抑制虚假正奖励，在长时域操作任务中显著提升强化学习成功率。

How to Achieve the Intended Aim of Deep Clustering Now, without Deep Learning

如何在不使用深度学习的情况下实现深度聚类的初衷

Kai Ming Ting, Wei-Jie Xu, Hang Zhang

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，南京，中国） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, Nanjing, China（人工智能学院，南京大学，南京，中国） 纠错

AI总结 本文探讨了深度聚类方法是否能克服k-均值聚类的根本限制，并发现非深度学习方法可通过利用数据分布信息实现深度聚类的目标。

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