University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

AstroReview: An LLM-driven Multi-Agent Framework for Telescope Proposal Peer Review and Refinement

AstroReview: 一种基于大语言模型的多智能体框架用于望远镜提案同行评审与优化

Yutong Wang, Yunxiang Xiao, Yonglin Tian, Junyong Li, Jing Wang, Yisheng Lv

机构 * The Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； The School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） 纠错

AI总结 AstroReview通过多智能体框架实现望远镜提案的自动化评审与优化，显著提升评审效率和质量。

BIOME-Bench: A Benchmark for Biomolecular Interaction Inference and Multi-Omics Pathway Mechanism Elucidation from Scientific Literature

BIOME-Bench: 一个用于生物分子相互作用推断和多组学通路机制阐明的基准

Sibo Wei, Peng Chen, Lifeng Dong, Yin Luo, Lei Wang, Peng Zhang, Wenpeng Lu, Jianbin Guo, Hongjun Yang, Dajun Zeng

机构 * Beijing Wenge Technology Co., Ltd（北京文格科技有限公司） ； Experimental Research Center, China Academy of Chinese Medical Sciences（中国中医科学院实验研究中心） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学院） ； Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（齐鲁工业大学（山东科学院）） ； School of New Media and Communication, Tianjin University（天津大学新闻与传播学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

AI总结 BIOME-Bench通过四阶段工作流评估LLMs在多组学分析中的生物分子相互作用推断和通路机制阐明能力，揭示现有模型在细粒度关系区分和通路解释上的不足。

Large Language Model Sourcing: A Survey

大语言模型的来源：一项综述

Liang Pang, Jia Gu, Sunhao Dai, Zihao Wei, Zenghao Duan, Kangxi Wu, Zhiyi Yin, Jun Xu, Huawei Shen, Xueqi Cheng

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文综述了大语言模型来源的四个维度，并提出双范式分类法以分类现有来源方法，旨在提高模型的透明度和可信度。

Comments 31 pages

Towards Comprehensive Interactive Change Understanding in Remote Sensing: A Large-scale Dataset and Dual-granularity Enhanced VLM

迈向遥感中全面交互变化理解：一个大规模数据集和双粒度增强VLM

Junxiao Xue, Quan Deng, Xuecheng Wu, Kelu Yao, Xinyi Yin, Fei Yu, Wei Zhou, Yanfei Zhong, Yang Liu, Dingkang Yang

机构 * Research Center for Space Computing System, Zhejiang Lab（浙江省实验室空间计算系统研究中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Cyber Science and Engineering, Zhengzhou University（郑州大学网络科学与工程学院） ； Liaoning University of Technology（辽宁科技学院） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（卡迪夫大学计算机科学与信息学院） ； State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS), Wuhan University（武汉测绘遥感与信息工程国家重点实验室（LIESMARS）） ； College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） 纠错

AI总结 本文提出ChangeIMTI数据集和ChangeVG模型，通过双粒度增强方法提升遥感图像变化理解的准确性和交互性。

Comments Junxiao Xue, Quan Deng, and Xuecheng Wu deserve equal contributions

ACE-RL: Adaptive Constraint-Enhanced Reward for Long-form Generation Reinforcement Learning

ACE-RL：自适应约束增强的长形式生成强化学习

Jianghao Chen, Wei Sun, Qixiang Yin, Zhixing Tan, Jiajun Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究所） 纠错

AI总结 ACE-RL通过自适应约束增强的强化学习方法，提升长形式生成任务的训练效果，实验显示在WritingBench上优于现有基线模型。

Comments Under review

MCITlib: Multimodal Continual Instruction Tuning Library and Benchmark

MCITlib: 多模态持续指令微调库与基准

Haiyang Guo, Fei Zhu, Hongbo Zhao, Fanhu Zeng, Wenzhuo Liu, Shijie Ma, Da-Han Wang, Xu-Yao Zhang

机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science and Innovation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院香港创新科学研究院人工智能与机器人中心） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Fujian Key Laboratory of Pattern Recognition and Image Understanding, School of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology（福建 pattern recognition and image understanding 工程学院，厦门大学科技学院） 纠错

AI总结 MCITlib提供多模态持续学习的库和基准，支持8种算法并评估3个基准，旨在解决灾难性遗忘和跨模态协调问题。

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Mathematical artificial data for operator learning

用于算子学习的数学人工数据

Heng Wu, Benzhuo Lu

机构 * SKLMS, ICMSEC, NCMIS, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China（SKLMS，ICMSEC，NCMIS，系统科学 academy，中国科学院，北京 100190，中国 数学科学学院，中国科学院大学，北京 100049，中国） 纠错

AI总结 本文提出MAD框架，通过整合物理定律与数据驱动学习，实现高效且严谨的微分方程算子学习。

Comments 22 pages, 5 figures