Peking University（北京大学）

Video-MSR: Benchmarking Multi-hop Spatial Reasoning Capabilities of MLLMs

Video-MSR: 多跳空间推理能力的MLLMs基准测试

Rui Zhu, Xin Shen, Shuchen Wu, Chenxi Miao, Xin Yu, Yang Li, Weikang Li, Deguo Xia, Jizhou Huang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Nanjing University（南京大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 Video-MSR通过四个任务评估MLLMs的多跳空间推理能力，发现模型在复杂推理中存在显著不足，并通过微调提升性能。

MISA: Memory-Efficient LLMs Optimization with Module-wise Importance Sampling

MISA: 通过模块级重要性采样实现内存高效的LLM优化

Yuxi Liu, Renjia Deng, Yutong He, Xue Wang, Tao Yao, Kun Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 MISA通过模块级重要性采样优化LLM，减少内存需求并提高收敛效率。

Comments This paper is accepted to Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2025

Can LLMs Generate Reliable Test Case Generators? A Study on Competition-Level Programming Problems

LLMs能否生成可靠的测试用例生成器？对竞赛级编程问题的研究

Yuhan Cao, Zian Chen, Kun Quan, Ziliang Zhang, Yu Wang, Xiaoning Dong, Yeqi Feng, Guanzhong He, Jingcheng Huang, Jianhao Li, Yixuan Tan, Jiafu Tang, Yilin Tang, Junlei Wu, Qianyu Xiao, Can Zheng, Shouchen Zhou, Yuxiang Zhu, Yiming Huang, Tianxing He

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文研究LLMs在生成竞赛级编程问题测试用例生成器方面的能力，提出TCGBench基准测试，并通过实验发现LLMs在生成针对性测试用例以暴露代码缺陷方面存在不足。

Comments 37 pages, 22 figures

AutoToM: Scaling Model-based Mental Inference via Automated Agent Modeling

AutoToM: 通过自动化代理建模实现基于模型的心理推理扩展

Zhining Zhang, Chuanyang Jin, Mung Yao Jia, Shunchi Zhang, Tianmin Shu

机构 * Peking University（北京大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 AutoToM通过自动化代理建模实现可扩展、稳健且可解释的心理推理，优于现有方法并支持在线心理推理。

Comments NeurIPS 2025 (Spotlight). 42 pages, 11 figures, 15 tables. Website at https://chuanyangjin.com/AutoToM/

GaussianFluent: Gaussian Simulation for Dynamic Scenes with Mixed Materials

GaussianFluent: 用于混合材料动态场景的高斯模拟

Bei Huang, Yixin Chen, Ruijie Lu, Gang Zeng, Hongbin Zha, Yuru Pei, Siyuan Huang

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（北京大学通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） 纠错

AI总结 GaussianFluent通过生成模型和优化的CD-MPM方法，实现了混合材料动态场景的高保真实时渲染和脆性断裂模拟。

Comments 16 pages

Efficient Paths and Dense Rewards: Probabilistic Flow Reasoning for Large Language Models

高效路径与密集奖励：用于大语言模型的概率流推理

Yan Liu, Feng Zhang, Zhanyu Ma, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He, Han Liu, Yangdong Deng

机构 * Meituan（美团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

AI总结 CoT-Flow通过概率流框架提升大语言模型的推理效率与性能，采用流引导解码和流强化学习方法实现信息高效推理路径和密集奖励函数。

UserLM-R1: Modeling Human Reasoning in User Language Models with Multi-Reward Reinforcement Learning

UserLM-R1: 通过多奖励强化学习建模人类推理在用户语言模型中的应用

Feng Zhang, Shijia Li, Chunmao Zhang, Zhanyu Ma, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He, Jingwen Xu, Han Liu

机构 * Meituan（美团） ； Peking University（北京大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

AI总结 UserLM-R1通过多奖励强化学习和动态目标驱动策略，提升用户语言模型在跨领域和对抗性场景中的推理与策略能力。

SkinFlow: Efficient Information Transmission for Open Dermatological Diagnosis via Dynamic Visual Encoding and Staged RL

SkinFlow: 通过动态视觉编码和分阶段强化学习实现开放性皮肤病诊断的高效信息传输

Lijun Liu, Linwei Chen, Zhishou Zhang, Meng Tian, Hengfu Cui, Ruiyang Li, Zhaocheng Liu, Qiang Ju, Qianxi Li, Hong-Yu Zhou

机构 * Baichuan Inc.（百川公司） ； Department of Dermatology Peking University First Hospital（北京大学第一医院皮肤科） ； Beijing Key Laboratory of Molecular Diagnosis on Dermatoses（北京分子皮肤病诊断重点实验室） ； National Clinical Research Center for Skin and Sexually Transmitted Diseases（国家皮肤及性传播疾病临床医学研究中心） ； NMPA Key Laboratory for Quality Control and Evaluation of Cosmetics（国家药监局化妆品质量控制与评价重点实验室） ； School of Biomedical Engineering Tsinghua University（清华大学生物医学工程学院） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 SkinFlow通过动态视觉编码和分阶段强化学习提升皮肤病诊断效率，实现比通用模型更优的准确率

SubTokenTest: A Practical Benchmark for Real-World Sub-token Understanding

SubTokenTest: 一个用于现实世界子token理解的实用基准

Shuyang Hou, Yi Hu, Muhan Zhang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（人工智能研究院，北京大学） 纠错

AI总结 SubTokenTest通过实用任务评估大语言模型在子token理解上的能力，揭示分词过程对性能的影响，并分析字符级信息的编码方式。

MHLA: Restoring Expressivity of Linear Attention via Token-Level Multi-Head

MHLA: 通过令牌级多头恢复线性注意力的表达性

Kewei Zhang, Ye Huang, Yufan Deng, Jincheng Yu, Junsong Chen, Huan Ling, Enze Xie, Daquan Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 MHLA通过令牌级多头机制恢复线性注意力的表达性，提升多个领域任务性能

Comments Code: https://github.com/DAGroup-PKU/MHLA/ Project website: https://dagroup-pku.github.io/MHLA/