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SCI-PRM: A Tool Aware Process Reward Model for Scientific Reasoning Verification

SCI-PRM：用于科学推理验证的工具感知过程奖励模型

Xiangyu Zhao, Henry Hengyuan Zhao, Yiheng Wang, Wanghan Xu, Yuhao Zhou, Qinglong Cao, Zhiwang Zhou, Lei Bai, Wenlong Zhang, Xiao-Ming Wu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 针对科学推理中工具使用和事实一致性问题，提出Sci-PRM模型，通过构建包含工具链轨迹的数据集SCIPRM70K并训练过程奖励模型，在测试时扩展和强化学习中提供细粒度监督，提升基础模型性能。

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Rewarding the Scientific Process: Process-Level Reward Modeling for Agentic Data Analysis

奖励科学过程：面向代理数据分析的过程级奖励建模

Zhisong Qiu, Shuofei Qiao, Kewei Xu, Yuqi Zhu, Lun Du, Ningyu Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 本文提出DataPRM，一种环境感知的生成过程奖励模型，通过主动验证和反思意识的三元奖励策略，提升动态数据分析任务中代理的性能，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

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Compress the Easy, Explore the Hard: Difficulty-Aware Entropy Regularization for Efficient LLM Reasoning

压缩简单问题，探索困难问题：面向高效LLM推理的难度感知熵正则化

Qin-Wen Luo, Sheng Ren, Xiang Chen, Rui Liu, Jun Fang, Naiqiang Tan, Sheng-Jun Huang

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Didichuxing Co. Ltd（滴滴出行有限公司） 纠错

AI总结 提出CEEH方法，通过难度感知的熵正则化，在强化学习中对简单问题压缩推理长度，对困难问题保持探索空间，从而在减少响应长度的同时维持推理准确性。

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ECGFlowCMR: Pretraining with ECG-Generated Cine CMR Helps Cardiac Disease Classification and Phenotype Prediction

ECGFlowCMR: 利用心电图生成电影心脏磁共振的预训练助力心脏病分类和表型预测

Xiaocheng Fang, Zhengyao Ding, Guangkun Nie, Jieyi Cai, Yujie Xiao, Bo Liu, Jiarui Jin, Haoyu Wang, Shun Huang, Ting Chen, Hongyan Li, Shenda Hong

机构 * School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； Polytechnic Institute of Zhejiang University, Zhejiang University（浙江大学 polytechnic 院） ； Institute of Computing Technology, University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学国家研究院） ； Institute of Microelectronics, University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院微电子研究所） ； Department of Cardiology, Zhejiang University（浙江大学心内科部） 纠错

AI总结 提出ECGFlowCMR框架，通过相位感知掩码自编码器和解剖运动解耦流解决ECG与CMR的跨模态时序错配和解剖可观测性差距，生成逼真电影CMR序列，提升下游心脏病分类和表型预测性能。

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CrediBench: Building Web-Scale Network Datasets for Information Integrity

CrediBench: 构建用于信息完整性的网络规模数据集

Emma Kondrup, Sebastian Sabry, Hussein Abdallah, Zachary Yang, Jiaqi Xiong, Kellin Pelrine, James Zhou, Zhijin Guo, Michael M. Bronstein, Jean-François Godbout, Reihaneh Rabbany, Shenyang Huang

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； AITHYRA Research Institute（AITHYRA研究院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） 纠错

AI总结 针对现有数据集忽略网络拓扑、时序和文本内容等关键模态的问题，提出包含八个月网络图数据的CrediBench数据集，支持回归和分类任务，多模态模型显著提升性能。

Comments 16 pages,4 figures

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Hierarchical Adversarial Bandits for Online Configuration Optimization

层次化对抗性赌博机用于在线配置优化

Gil Shabat, Chen Avin, Shie Mannor, Hanan Shteingart, Zvi Lotker, Roey Yadgar

机构 * NVIDIA ； Ben-Gurion University of the Negev（贝纳-约纳大学） ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） 纠错

AI总结 针对动态参数空间的在线配置优化，提出层次化框架ABoB，通过聚类分解配置空间加速学习，在真实存储系统上性能提升高达50%，理论证明最坏情况界为O(√kT)，有利条件下可加速至O(k^{1/4}√T)。

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