University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

Is Next-Chunk Reasoning RL Really Better than SFT? Revisiting Training Strategies under no-CoT Data

下一块推理强化学习（RL）真的比监督微调（SFT）更好？——在无思维链（CoT）数据下重新审视训练策略

Yinhao Tang, Youqing Fang, Yanan Sun, Jiangning Liu, Ziyi Wang, Xun Zhao, Weiming Zhang, Bin Liu, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Kai Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本研究对比下一块推理RL与混合SFT，发现混合SFT在更少计算量下性能上限更高，且需在完整后训练 pipeline 中评估无CoT训练策略。

EchoWM: Open and Enterable Omnimodal World Models

EchoWM：开放且可进入的全模态世界模型

Songchun Zhang, Yaowei Li, Junhao Zhuang, Weiyang Jin, Haoyu Wang, Xin Lu, Yilang Sun, Shiyi Zhang, Haoran Li, Xiaoxiao Ma, Yuming Li, Yijun Liu, Yaofeng Su, Yanwen Ma, Haoyu Wu, Zihan Su, Yue Ma, Lvmin Zhang, Haoyang Huang, Zeyue Xue, Anyi Rao, Nan Duan

机构 * HKUST（香港科技大学） ； PKU（北京大学） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） ； HKU（香港大学） ； THU（清华大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； FDU（复旦大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 该研究提出EchoWM全模态世界模型，围绕相机意图组织交互，构建互补数据引擎并采用渐进式训练等方法，在公开基准上实现强轨迹跟随与高视觉质量，支持跨视角交互及长序列多模态同步生成。

Comments 42 pages, 24 figures

VersaDB: A High-Performance AI Storage Database for Unifying Mutimodal Datasets

VersaDB：用于统一多模态数据集的高性能AI存储数据库

Cong Wang, Zelin Liu, Yang Luo Ran Zhang, Zhijian Guo, Hui Zhang, Fan Yu, Yanfei Cao, Naijie Gu, Jun Yu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei（华为） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 该研究针对多模态AI数据集处理速度不足的问题，推出专为AI数据集设计的VersaDB，通过页式存储、B+树索引等技术实现高效数据处理，可最高5.35倍加速且并行度适配性好。

TailSieve: Partial-Rollout-Guided Tail Routing for LLM Rollouts

TailSieve：面向大语言模型（LLM）rollout的部分rollout引导式长尾路由

Tianqi Xu, Lu Lv, Haoyang Huang, Wenjie Huang, Zhanming Shen, Yuhao Shen, Baolin Zhang, Xinyi Hu, Shuang Ge, Jun Dai, Tianyu Liu, Suorong Yang, Zhikai Li, Ye Bai, Jun Zhang, Lei Chen, Yue Li, Mingchen Wan

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问业务部） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 TailSieve是面向LLM rollout的部分rollout引导式框架，通过联合控制长尾路由与副本分配，仅路由即可实现最高1.67倍加速，结合专用推测解码可达2.59倍加速，同时保留策略内生成并避免长度偏差。

Robust Bimanual Vision-Language-Action Models via Embarrassingly Simple Modality Masking

基于极其简单的模态掩码机制的鲁棒双臂视觉-语言-动作模型

Dongzhou Cheng, Ziang Li, Yixiao Zhou, Haojuan Li, Jinghao Zhang, Lei Lei, Minjing Dong, Jie Gui, Jiaqi Wang

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 该研究针对双臂操作中查询式VLA模型的动作不连续问题，提出仅训练用的模态掩码机制（M3），在RoboTwin 2.0等任务上使平均成功率提升超11.4%至30%以上，有效增强了模型鲁棒性。

Comments 35 pages, 22 figures, 9 tables

Improving Few-Step Language Flows with Untied Self-Conditioning

通过非绑定自条件化改进少步长语言流模型

Bocheng Li, Linli Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） 纠错

AI总结 该研究针对少步长流匹配语言模型的训练-推理不匹配问题，提出非绑定自条件化采样器，无需重训即可在多数据集上显著降低生成困惑度、提升生成偏好度。

Whitewashing Hate, Smearing Harmless Content: Annotator-Style Rebuttal Attacks on LLM-Based Moderation

洗白仇恨内容、抹黑无害内容：针对基于大语言模型的内容审核的标注者式反驳攻击

Junyu Lu, Kaiyuan Liu, Jingyi Kang, Deyi Ji, Hailong Zhang, Lanyun Zhu, Qi Zhu, Bo Xu, Liang Yang, Hongfei Lin

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tencent（腾讯） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 该研究针对LLMs内容审核提出标注者式反驳攻击，发现洗白仇恨内容与抹黑无害内容的攻击效果存在模型特异性不对称性，防御措施无法完全消除攻击影响，凸显需定向防御与反馈鲁棒性评估。

SAFE-G: Structure-aware Faithful Evidence-guided Generation for Knowledge-based Visual Question Answering

SAFE-G：面向基于知识的视觉问答的结构感知忠实证据引导生成

Long Shu, Shuochen Liu, Wei Chen, Junda Lin, Zhi Zheng, Huijun Hou, Tong Xu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； NIO（蔚来） 纠错

AI总结 针对KB-VQA现有方法难以捕捉结构关联、推理不忠实的问题，提出SAFE-G框架，通过混合搜索、图检索与证据对齐RL策略，在两个基准上准确率优于现有方法8.9%、3.5%。

Comments 12 pages, 5 figures