Proteo-R1: Reasoning Foundation Models for De Novo Protein Design
Proteo-R1：用于从头蛋白质设计的推理基础模型
AI总结 针对现有从头蛋白质设计模型缺乏推理能力的问题，本文提出 Proteo-R1 双专家架构框架，通过 MLLM 识别关键功能残基作为硬约束，结合扩散模型实现稳定可解释的蛋白质设计。
Journal ref ICML 2026
作者
Yejin Choi
Natural Language Processing
Multiplayer Nash Preference Optimization
多玩家纳什偏好优化
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本理化学研究所智能系统研究中心） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Harvard University（哈佛大学） ； UNC–Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）
AI总结 本文提出多玩家纳什偏好优化框架，扩展了传统的两玩家纳什对齐方法，通过引入多玩家博弈机制，提升对复杂非传递性人类偏好的对齐能力，并在多个基准测试中表现更优。
Journal ref ICLR 2026 Oral
DeltaPrompts: Escaping the Zero-Delta Trap in Multimodal Distillation
DeltaPrompts: 逃离多模态蒸馏中的零delta陷阱
机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究院）
AI总结 本文提出DeltaPrompts，通过量化教师与学生之间的答案分歧（Δ）来生成高分歧的推理问题，从而解决传统蒸馏中因零delta提示导致的学习信号不足问题，实验表明DeltaPrompts在多个场景下显著提升了模型性能。
Latent Collaboration in Multi-Agent Systems
多智能体系统中的潜在协作
机构 * University of Washington（华盛顿大学）
AI总结 提出LatentMAS框架，使LLM智能体在连续潜在空间直接协作，无需文本中介，实现更高精度、更低开销和更快推理。
Comments ICML2026 Spotlight, Project: https://github.com/Gen-Verse/LatentMAS
Structured Scaling of AI Discovery Across Diverse Scientific Domains
基于评估的科学发现扩展
机构 * Wizard Intelligence Learning Lab, Stanford University（智能巫师学习实验室，斯坦福大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
AI总结 本文提出SimpleTES框架，通过并行探索、反馈驱动精炼和局部选择，提升评估驱动的发现循环效率，解决科学发现扩展问题，展示在21个科学问题上超越基线模型的性能。
Solar Open 2 Technical Report
太阳能开放2技术报告
AI总结 本文介绍为长期代理任务构建的太阳能开放2语言模型。通过混合注意力堆栈等技术扩大规模，利用更强起点和高价值数据实现高效训练，经多教师策略蒸馏构建代理技能，在多项基准测试中表现出色，展示了其在语言模型领域的优势。
In-the-Flow Agentic System Optimization for Effective Planning and Tool Use
用于有效规划和工具使用的流内智能体系统优化
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Lambda Website（Lambda网站）
AI总结 研究针对大语言模型中工具增强方法的不足，提出可训练的流内智能体框架AgentFlow及Flow-GRPO训练方法，通过协调模块优化规划器，在多基准测试中表现优异，展现流内优化优势。
Comments 47 pages, 12 figures. ICLR 2026 Oral. Project website: https://agentflow.stanford.edu/
Prismatic Synthesis: Gradient-based Data Diversification Boosts Generalization in LLM Reasoning
棱柱形合成：基于梯度的数据多样化提升语言模型推理中的泛化能力
机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究部） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Southern California（南加州大学）
AI总结 研究语言模型训练数据多样性对泛化的作用，提出基于梯度熵的G - Vendi指标，进而构建棱柱形合成框架生成多样合成数据，有效提升模型性能，在多个基准测试中表现优于依赖更大数据生成器的模型。
Chasing Moving Targets with Online Self-Play Reinforcement Learning for Safer Language Models
通过在线自我博弈强化学习追踪移动目标以实现更安全的语言模型
AI总结 研究传统大语言模型安全对齐问题，引入Self-RedTeam算法，通过在线自我博弈多智能体强化学习持续共同进化攻防策略，有理论安全保障，实证效果好，推动从被动修补到主动协同进化转变。
Comments ICML 2026 Poster
MoReBench: Evaluating Procedural and Pluralistic Moral Reasoning in Language Models, More than Outcomes
MoReBench：评估语言模型中的程序性和多元道德推理，超越结果
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； New York University（纽约大学） ； Scale AI ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Center for AI Safety（人工智能安全中心） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学）
AI总结 提出MoReBench基准，包含1000个道德场景和超过2.3万条标准，用于评估语言模型在道德推理中的程序性推理能力，发现现有基准无法预测模型表现，且模型对特定道德框架存在偏好。
Comments 46 pages, 8 figures, 10 tables. Published in ICLR 2026. Accepted at CHAI workshop and SPP 2026 (non-archival)
