TMLR

How Well Can Preference Optimization Generalize Under Noisy Feedback?

在有噪声反馈下，偏好优化能有多好？

Shawn Im, Sharon Li

机构 * Department of Computer Sciences（计算机科学系） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文研究了在噪声反馈下偏好优化的一般化能力，分析了不同噪声类型和强度对模型性能的影响，并验证了其在实际LLM训练中的有效性。

Comments TMLR 2026

VScan: Rethinking Visual Token Reduction for Efficient Large Vision-Language Models

VScan：重新思考视觉标记减少以提高高效的大视觉-语言模型

Ce Zhang, Kaixin Ma, Tianqing Fang, Wenhao Yu, Hongming Zhang, Zhisong Zhang, Haitao Mi, Dong Yu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） 纠错

AI总结 VScan通过两阶段视觉标记减少框架提升大视觉-语言模型的推理效率，实现2.91倍预填充加速和10倍FLOPs减少，性能损失仅0.6%

Comments Accepted at TMLR 2026. Project page: https://zhangce01.github.io/VScan/