Peking University（北京大学）

Learn Before Represent: Bridging Generative and Contrastive Learning for Domain-Specific LLM Embeddings

在表示之前学习：连接生成学习与对比学习以构建领域特定的LLM嵌入

Xiaoyu Liang, Yuchen Peng, Jiale Luo, Wenhao Wang, Haoji Hu, Xincheng Zhou

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出LBR框架，通过生成学习和对比学习结合，在垂直领域中提升LLM嵌入的准确性和鲁棒性。

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Your One-Stop Solution for AI-Generated Video Detection

AI生成视频检测的一站式解决方案

Long Ma, Zihao Xue, Yan Wang, Zhiyuan Yan, Jin Xu, Xiaorui Jiang, Haiyang Yu, Yong Liao, Zhen Bi

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络科学与技术学院） ； Huzhou University（湖州大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学与技术学院） ； Institute of Dataspace, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心数据空间研究院） 纠错

AI总结 本文提出AIGVDBench，一个涵盖31种先进生成模型和44万视频的AI生成视频检测基准，通过深入分析和发现4项新成果，为该领域的发展提供基础。

AnyECG: Evolved ECG Foundation Model for Holistic Health Profiling

AnyECG：用于整体健康概况的进化ECG基础模型

Jun Li, Hongling Zhu, Yujie Xiao, Qinghao Zhao, Yalei Ke, Gongzheng Tang, Guangkun Nie, Deyun Zhang, Jin Li, Canqing Yu, Shenda Hong

机构 * National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学国家研究院） ； Institute of Medical Technology, Health Science Center of Peking University（北京大学医学技术研究所） ； Department of Internal Medicine, Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology（同济大学同济医学院内科部） ； Department of Cardiology, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院心内科） ； Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Peking University（北京大学公共卫生学院流行病与生物统计学系） ； Peking University Center for Public Health and Epidemic Preparedness & Response（北京大学公共卫生与突发卫生事件应对中心） ； Key Laboratory of Epidemiology of Major Diseases (Peking University), Ministry of Education（北京大学主要疾病流行病学重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； HeartVoice Medical Technology（心声医疗技术） 纠错

AI总结 AnyECG通过迁移学习构建基础模型，实现对多种疾病的系统预测和长期风险评估，提升整体健康概况能力。

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OctoBench: Benchmarking Scaffold-Aware Instruction Following in Repository-Grounded Agentic Coding

OctoBench：面向仓库基础代理编程的支架意识指令遵循基准测试

Deming Ding, Shichun Liu, Enhui Yang, Jiahang Lin, Ziying Chen, Shihan Dou, Honglin Guo, Weiyu Cheng, Pengyu Zhao, Chengjun Xiao, Qunhong Zeng, Qi Zhang, Xuanjing Huang, Qidi Xu, Tao Gui

机构 * Fudan University（复旦大学） ； MiniMax ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 OctoBench通过评估仓库基础代理编程中的支架意识指令遵循能力，揭示了任务解决与合规性之间的差距，推动更高效的编码代理发展。

QuantEval: A Benchmark for Financial Quantitative Tasks in Large Language Models

QuantEval：大型语言模型中金融量化任务的基准测试

Zhaolu Kang, Junhao Gong, Wenqing Hu, Shuo Yin, Kehan Jiang, Zhicheng Fang, Yingjie He, Chunlei Meng, Rong Fu, Dongyang Chen, Leqi Zheng, Eric Hanchen Jiang, Yunfei Feng, Yitong Leng, Junfan Zhu, Xiaoyou Chen, Xi Yang, Richeng Xuan

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Macau（澳门大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Shanghai Weina Software Technology（上海韦纳软件技术） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

AI总结 QuantEval是一个用于评估大型语言模型在金融量化任务中能力的基准测试，涵盖知识问答、数学推理和策略编程，通过回测框架评估模型性能，并展示了改进方法。

MedReflect: Teaching Medical LLMs to Self-Improve via Reflective Correction

MedReflect: 通过反思修正教学医疗LLM自我改进

Yue Huang, Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Chenzhuo Zhao, Weihua Yue, Yu Huang

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Peking University Sixth Hospital（北京大学第六医院） 纠错

AI总结 MedReflect通过自我反思机制提升医疗LLM的自主学习能力，减少外部数据依赖，实现高效医疗问题解决。