Tsinghua University（清华大学）

Evaluation of Large Language Models in Legal Applications: Challenges, Methods, and Future Directions

评估大型语言模型在法律应用中的表现：挑战、方法与未来方向

Yiran Hu, Huanghai Liu, Chong Wang, Kunran Li, Tien-Hsuan Wu, Haitao Li, Xinran Xu, Siqing Huo, Weihang Su, Ning Zheng, Siyuan Zheng, Qingyao Ai, Yun Liu, Renjun Bian, Yiqun Liu, Charles L. A. Clarke, Weixing Shen, Ben Kao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Waterloo（多伦多大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文探讨了大型语言模型在法律应用中的评估挑战与方法，分析了现有评估框架的局限性，并提出了未来研究方向。

FlowSSC: Universal Generative Monocular Semantic Scene Completion via One-Step Latent Diffusion

FlowSSC: 通过一步潜在扩散实现通用生成单目语义场景补全

Zichen Xi, Hao-Xiang Chen, Nan Xue, Hongyu Yan, Qi-Yuan Feng, Levent Burak Kara, Joaquim Jorge, Qun-Ce Xu

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Instituto Superior Técnico（里斯本大学理工学院） 纠错

AI总结 FlowSSC通过一步潜在扩散模型实现高效单目语义场景补全，显著提升性能并适用于自动驾驶系统。

Comments Under Review

What Makes Low-Bit Quantization-Aware Training Work for Reasoning LLMs? A Systematic Study

是什么使低比特量化感知训练在推理大语言模型中有效？一项系统研究

Keyu Lv, Manyi Zhang, Xiaobo Xia, Jingchen Ni, Shannan Yan, Xianzhi Yu, Lu Hou, Chun Yuan, Haoli Bai

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本研究通过系统分析揭示了低比特量化感知训练在推理大语言模型中的有效性，提出优化工作流Reasoning-QAT，显著提升精度与效率。

CoScale-RL: Efficient Post-Training by Co-Scaling Data and Computation

CoScale-RL: 通过协同扩展数据与计算实现高效后期训练

Yutong Chen, Jiandong Gao, Ji Wu

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学电子工程系） ； College of AI, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学人工智能学院） ； Beijing National Research Center for Information Science（北京信息科学国家研究中心） 纠错

AI总结 CoScale-RL通过协同扩展数据与计算，提升大型推理模型的训练效率和推理能力。

Comments preprint

Online Linear Programming with Replenishment

具有补给的在线线性规划

Yuze Chen, Yuan Zhou, Baichuan Mo, Jie Ying, Yufei Ruan, Zhou Ye

机构 * Qiuzhen College, Tsinghua University, Beijing 100084, China（清华大学齐臻学院） ； Yau Mathematical Sciences Center & Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University, Beijing 100084, China, Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications, Beijing 101408, China（清华大学尤数学科学中心及数学科学系） ； Bytedance Inc., 1199 Coleman Ave, San Jose, CA 95110, USA（字节跳动公司） ； Bytedance China, Aili Center, Cangqian Street, Yuhang District, Hangzhou, Zhejiang 310000, China（字节跳动中国） 纠错

AI总结 本文研究了具有补给的在线线性规划模型，提出新算法和分析，揭示了不同分布下最优后悔的边界，并展示了算法在实际应用中的优势。

Comments 63 pages, 12 figures

CityCube: Benchmarking Cross-view Spatial Reasoning on Vision-Language Models in Urban Environments

CityCube：在城市环境中对视觉-语言模型的跨视角空间推理进行基准测试

Haotian Xu, Yue Hu, Zhengqiu Zhu, Chen Gao, Ziyou Wang, Junreng Rao, Wenhao Lu, Weishi Li, Quanjun Yin, Yong Li

机构 * College of Systems Engineering, National University of Defense Technology（系统工程学院，国防科技大学） ； State Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling and Simulation（数字智能建模与仿真国家重点实验室） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学北京研究院） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（电子工程系，清华大学） 纠错

AI总结 CityCube是一个用于评估视觉-语言模型在城市环境中跨视角空间推理能力的基准，通过多视角问答对揭示模型与人类表现的差距。

Opening the Black Box: A Survey on the Mechanisms of Multi-Step Reasoning in Large Language Models

揭开黑箱：关于大语言模型多步推理机制的综述

Liangming Pan, Jason Liang, Jiaran Ye, Minglai Yang, Xinyuan Lu, Fengbin Zhu

机构 * Peking University（北京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文综述了大语言模型多步推理机制，探讨了隐式和显式推理过程，并提出了未来研究方向。

Comments Technical Report