Tsinghua University（清华大学）

GMSA: Enhancing Context Compression via Group Merging and Layer Semantic Alignment

GMSA：通过组合并和层语义对齐增强上下文压缩

Jiwei Tang, Zhicheng Zhang, Shunlong Wu, Jingheng Ye, Lichen Bai, Zitai Wang, Tingwei Lu, Lin Hai, Yiming Zhao, Hai-Tao Zheng, Hong-Gee Kim

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 GMSA通过组合并和层语义对齐技术，提升长上下文场景下的上下文压缩效率，实现更高效的模型压缩与下游任务性能提升。

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EAGLE: Elevating Geometric Reasoning through LLM-empowered Visual Instruction Tuning

通过LLM赋能的视觉指令微调提升几何推理能力

Zhihao Li, Yao Du, Yang Liu, Yan Zhang, Yufang Liu, Mengdi Zhang, Xunliang Cai, Charles Ling, Boyu Wang

机构 * Department of Computer Science, Western University（计算机科学系，西部大学） ； Meituan Inc.（美团公司） ； Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（计算机科学与技术学院，东华大学） 纠错

AI总结 EAGLE通过视觉增强框架提升几何推理能力，解决MLLMs在几何理解与视觉感知上的不足。

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Fast and Stable Riemannian Metrics on SPD Manifolds via Cholesky Product Geometry

在SPD流形上通过Cholesky积几何实现快速且稳定的Riemannian度量

Ziheng Chen, Yue Song, Xiao-Jun Wu, Nicu Sebe

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Jiangnan University（江南大学） 纠错

AI总结 本文提出两种快速稳定的SPD度量，通过Cholesky分解设计，提升SPD神经网络的计算效率和数值稳定性。

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ST-Raptor: An Agentic System for Semi-Structured Table QA

ST-Raptor：一个用于半结构化表格问答的智能系统

Jinxiu Qu, Zirui Tang, Hongzhang Huang, Boyu Niu, Wei Zhou, Jiannan Wang, Yitong Song, Guoliang Li, Xuanhe Zhou, Fan Wu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 ST-Raptor通过结合视觉编辑、树形结构建模和代理驱动查询解决，提升半结构化表格问答的准确性和易用性。

Leveraging Adaptive Group Negotiation for Heterogeneous Multi-Robot Collaboration with Large Language Models

利用自适应群体谈判实现异构多机器人协作的大型语言模型

Siqi Song, Xuanbing Xie, Zonglin Li, Yuqiang Li, Shijie Wang, Biqing Qi

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 CLiMRS通过自适应群体谈判框架提升异构多机器人协作效率，实验显示在复杂任务中效率提升超40%。

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