Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Scaling Large Reasoning Models beyond Human Supervision: A Path toward Superintelligence

超越人类监督扩展大型推理模型：通往超级智能的路径

Zhiqin Yang, Jingwen Fu, Yuhan Liu, Hengyu Liu, Yonggang Zhang, Kainan Cao, Zizhuo Zhang, Chenxin Li, Ruibin Yuan, Jiahao Pan, Jiankai Sun, Zhenyuan Zhang, Yibo Li, Yunlong Lin, Jing Xiong, Sida Lin, Bo Han, Wei Xue, Yike Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Hunyuan Tencent（腾讯混元） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 本文研究人类监督逐步退出时大型推理模型（LRMs）的扩展路径，提出五级阶梯框架，分析自主化带来的风险，围绕策略能力等开展评估，为开发通往超级智能的自我维持学习系统提供结构化方案。

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Motion-Saliency Complementary Masked Modeling for Point Cloud Video Understanding

面向点云视频理解的运动显著性互补掩码建模

Wei Wang, Yiding Sun, Yuyan Wang, Zhuoyue Zhang, Zhengqiao Li, Dongfu Yin, Chen Li

机构 * 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） ； State Key Laboratory of Intelligent Geotechnics and Tunnelling (FSDI)（智能岩土与隧道工程国家重点实验室） ； School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件学院） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； School of Information and Communication Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学信息与通信工程学院） 纠错

AI总结 该研究提出MoSaiC框架，结合CMSM、NFM、CTCP组件实现自监督点云视频表示学习，在多个下游任务上验证了方法的有效性。

EMERGE-Policy: A Robot Mind Emerges Beyond a Single Policy

EMERGE-Policy：超越单一策略的机器人心智涌现

Zhirui Fang, Qingchi Yu, Ziyang Chen, Longfei Li, Haoran Ma, Keru Zhou, Xinrun Xu, Samith Va, Yuxuan Hu, Peixuan Song, Qiang Du, Bin Qian, Yongkang Deng, Xin Li, Yezhen Wang, Zhe Li, Hao Luo, Shuyan Li, Ziwei Wang, Weijian Deng, Xiu Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 EMERGE-Policy是一种图结构智能体框架，通过多角色子智能体协作划分功能子任务，无需额外微调即可在公开基准和真实机器人实验中实现出色性能，扩展了机器人策略的应用范围。

Cross-Relational Preference Learning for Better LLM Instruction Following

用于提升大语言模型指令遵循能力的跨关系偏好学习

Runsheng Li, Kai Sun, Bin Shi, Bo Dong

机构 * 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） ； Shaanxi Provincial Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学陕西省大数据知识工程重点实验室） ； School of Distance Education, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学远程教育学院） 纠错

AI总结 针对LLMs遵循复杂指令时忽略不同指令允许响应空间关系的问题，提出CRPL框架，通过两项关键技术构建高质量偏好数据，在多方法、主干及基准上实现显著改进与强泛化。

Hyper-Fold: Exploring the Expressive Limit of Sequence-Geometry Learning for Proteins via Hypergraph Modeling

Hyper-Fold：通过超图建模探索蛋白质序列-几何学习的表达极限

Yifan Feng, Guanjie Cheng, Shihui Ying, Shaoyi Du, Yue Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai University（上海大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 Hyper-Fold通过超图建模探索蛋白质序列-几何学习的表达极限，其相关变体在多项蛋白质结构相关任务中取得最优结果，且Hyper-Fold-Pocket性能优于对比模型，参数与延迟更优。