李让获得北京大学校长奖学金
祝贺李让获得北京大学博士研究生校长奖学金。
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祝贺李让获得北京大学博士研究生校长奖学金。
Claw-Eval 被评测与数据集赛道录用,从任务完成度、安全性和鲁棒性出发,推进自主智能体的可信评测。
FIRE 通过有状态强化学习,训练能够对真实文件进行推理的智能体。Rollout Routing Replay(R3)通过对齐推理与训练阶段的路由决策,提升 MoE 强化学习的稳定性。
两篇主会论文与三篇 Findings 论文,分别探索概念演变、稳定的 MoE 强化学习、推理安全、token 预算及以人为中心的评测。
GroundingME 通过辨别、空间关系、有限可见性和无法定位的查询等挑战性测试,揭示多模态模型在视觉定位方面的不足。
祝贺李让获得北京理工大学最高奖学金荣誉——徐特立奖学金。
相关研究涵盖不合理数学问题的识别、基于 RICo 的指令微调数据筛选,以及过程奖励模型从数学推理向代码生成的迁移。
SCoRE 面向常识场景评测长链推理能力,入选语言模型逻辑与符号推理(LMReasoning)Bridge 项目的口头报告。
一篇主会论文构建了大语言模型自我纠错的概率理论;一篇 Findings 论文评测多模态模型对连环漫画中隐含叙事的理解能力。
SpaCE2025 通过五个中英文子任务考察空间语义与推理能力。综述报告介绍了评测基准、参评系统与评测结果。
Synthetic Data (Almost) from Scratch: Generalized Instruction Tuning for Language Models 基于人类知识与技能分类体系开展通用指令微调,仅需少量种子样例即可生成多样化的指令数据。
两篇主会论文研究自我纠错与不确定性估计;另一篇 Findings 论文探索基于角色设定的人类行为模拟。
AdaMMS 通过无监督优化合并系数,探索异构多模态大语言模型的合并方法。
Self-Boosting Large Language Models with Synthetic Preference Data 提出一种迭代方法,利用合成偏好数据持续改善模型对齐。
SG-FSM 使用自引导有限状态框架分解多跳问题、纠正中间错误,增强零样本推理能力。
Exploring Activation Patterns of Parameters in Language Models 研究语言模型参数在不同层、输入领域与任务中的激活规律。
该研究以命名实体识别为例,考察数据集的可靠性、难度与有效性。论文于 2024 年 9 月首次在线发表,并刊载于 2025 年 1 月期刊。
Language Models Encode the Value of Numbers Linearly 利用线性探针,研究语言模型隐状态中的数值表示。
实验室动态 · 更新于 2026 年 10 月 21 日。
日期对应所标注的发表、会议、录用或获奖月份。