ICLR

Speech World Model: Causal State-Action Planning with Explicit Reasoning for Speech

语音世界模型：基于显式推理的语音因果状态-动作规划

Xuanru Zhou, Jiachen Lian, Henry Hong, Xinyi Yang, Gopala Anumanchipalli

AI总结 研究旨在改进语音语言模型推理弱的问题，采用模块化视角和世界模型观点，将语音理解分解为四个模块通过因果图通信，建立认知状态搜索空间，实现显式推理，让语音理解更透明可控。

Comments Accepted to 2026 ICLR

PM-KVQ: Progressive Mixed-precision KV Cache Quantization for Long-CoT LLMs

PM-KVQ：用于长思维链语言模型的渐进式混合精度键值缓存量化

Tengxuan Liu, Shiyao Li, Jiayi Yang, Tianchen Zhao, Feng Zhou, Xiaohui Song, Guohao Dai, Shengen Yan, Huazhong Yang, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Infinigence-AI ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对长思维链语言模型因键值缓存内存开销大导致性能下降的问题，提出渐进式混合精度KV缓存量化（PM-KVQ），通过渐进量化策略和逐块内存分配减少累积误差，用带位置插值的校准策略增加校准长度，提升了推理性能和吞吐量。

Comments Accepted by ICLR 2026. Code available at https://github.com/thu-nics/PM-KVQ