University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

VBVR-Pro: A Scalable and Verifiable Suite for Native Visual Reasoning

VBVR-Pro：用于原生视觉推理的可扩展且可验证工具套件

Junxiang Xu, Ruisi Wang, Fanyi Pu, Maijunxian Wang, Ran Ji, Tongxi Zhou, Chenyang Gu, Jing Zuo, Hongcan Xiao, Yimeng Geng, Wanqi Yin, Wei Chen, Oscar Qian, Zhengan Yan, Ziqi Huang, Haiwen Diao, Liang Pan, Bo Li, Xiangyu Fan, Dezhi Luo, Fengyuan Yu, Zehong Zhao, Qingying Gao, Tinghui Zhu, Yilan Zhang, Jingqi Tong, Pinyuan Feng, Zhengze Jiang, Letian Wang, Ziyu Guo, Renrui Zhang, Jieneng Chen, Sonia Joseph, Constantin Venhoff, Saman Motamed, Mengyue Yang, Chandra Sripada, Alan Yuille, Philip Torr, Lvmin Zhang, Vikash Kumar, Daniel Khashabi, Nikolaus Kriegeskorte, Raphaël Millière, Vincent C. Müller, Anyi Rao, Quan Wang, Ziwei Liu, Dahua Lin, Lei Yang, Hokin Deng, Zhongang Cai

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The University of Tokyo（东京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本研究提出VBVR-Pro，一个可扩展可验证的原生视觉推理闭环测试平台，含300个生成任务、确定性评分器及多生成器机制研究，训练模型在多视觉推理基准上迁移性强，发布全部相关资源。

Comments Homepage: https://video-reason.com/

TailSFT: Filtered Fine-Tuning Improves Post-Training Performance

TailSFT：过滤式微调提升后训练性能

Sadhika Malladi, Samy Jelassi, Dylan Foster, Jordan T. Ash, Akshay Krishnamurthy

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Microsoft Research NYC（微软研究院纽约分部） 纠错

AI总结 本文提出TailSFT过滤式微调算法，可提升模型后强化学习性能，在OLMo-3 7B上数学与代码评估pass@16最高提17%，后续GRPO的pass@1最高提4%，还引入轻量诊断方法识别适用场景。

Reconstructing the Right Episode: Evaluating Interleaved Conversational Memory Beyond Long Context

重构正确的会话片段：超越长上下文的交错式对话记忆评估

Zhexi Feng, Ruiyi Zhang, Yongbo Yang, Pengtao Xie

机构 * University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 针对混合主题长对话的记忆难题，研究人员构建了SCALE-QA基准，并提出TSIM方法，在三类LLM后端上均比最强基线提升5.6-17.6个准确率点，实现最优表现。

Comments 19 pages, 6 figures, 30 tables. Accepted to the Main Conference of EMNLP 2026

Refusal geometry reflects refusal training: diverse refusal prefixes can raise stable rank and weaken refusal vector ablation attacks

弃权几何反映弃权训练：多样的弃权前缀可提升稳定秩并削弱弃权向量消融攻击

Andrey Labunets

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 本研究以OLMo-2-0425-1B-Instruct为对象，揭示弃权几何与弃权训练的关联，发现多样弃权起始可提升梯度稳定秩，削弱弃权向量消融攻击，为提升AI模型弃权鲁棒性提供新视角。