Nanjing University（南京大学）

SHSP: Structure-Aware Hierarchical Solution Prediction for Mixed-Integer Linear Programming

SHSP：面向混合整数线性规划的结构感知分层解预测

Zherong Zhang, Guanlin Li, Chengrui Gao, Haopu Shang, Ke Xue, Jixiang Lu, Weiyong Yang, Chao Qian

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学 现代软件工程国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学 人工智能学院） ； State Key Laboratory of Technology and Equipment for Defense Against Power System Operational Risks, Nari Technology Co., Ltd.（南瑞科技股份有限公司 电力系统运行风险防御技术与装备国家重点实验室） 纠错

AI总结 该研究针对混合整数线性规划（MILP）解预测的一次性范式缺陷，提出SHSP框架，采用分层条件解码与置信度掩码修复机制，在四个基准上使解间隙平均降低54%，性能优于现有方法。

From Brewing to Resolution: Tracing the Internal Lifecycle of Code Reasoning in LLMs

从酝酿到解析：追踪LLM中代码推理的内部生命周期

Siyue Chen, Yifu Guo, Yuquan Lu, Zishan Xu, Jiaye Lin, Jianbo Lin, Siyu Zhang, Cheng Yang, Junxin Li, Yujia Li, Yu Huo, Ruixuan Wang

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Guangzhou College of Technology and Business（广州工商学院） 纠错

AI总结 提出双重诊断框架（逐层线性探针与上下文剥离解码），揭示LLM在代码推理中先酝酿答案后进入四种解析结果（已解析、过度处理、错误解析、未解析）的内部生命周期，发现酝酿支架稳定而解析成功随能力变化。

SAME: Stabilized Mixture-of-Experts for Multimodal Continual Instruction Tuning

SAME: 用于多模态持续指令调优的稳定混合专家模型

Zhen-Hao Xie, Jun-Tao Tang, Yu-Cheng Shi, Han-Jia Ye, De-Chuan Zhan, Da-Wei Zhou

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

AI总结 针对多模态持续指令调优中专家路由漂移和专家漂移问题，提出稳定混合专家模型（SAME），通过正交子空间分解路由动态和曲率感知缩放更新专家，实现无重放的状态最优性能。

Comments Accepted to ICML 2026. Code is available at this https URL (https://github.com/LAMDA-CL/Prism)

How Chain-of-Thought Works? Tracing Information Flow from Decoding, Projection, and Activation

思维链如何工作？从解码、投影和激活追踪信息流

Hao Yang, Qinghua Zhao, Lei Li, Lingyi Meng, Mengda Yu

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence and Big Data, Hefei University（合肥大学人工智能与大数据学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Institute of Technology（北京理工大学人工智能学院） ； School of Computing and Information, University of Pittsburgh（匹兹堡大学计算机与信息学院） ； Center for Biostatistics, The Ohio State University Wexner Medical Center（俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心生物统计中心） 纠错

AI总结 通过反向追踪解码、投影和激活阶段的信息流，揭示思维链作为解码空间剪枝器的作用，并发现其以任务依赖方式调节神经元激活。

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