AMD

Athena: Enhancing Multimodal Reasoning with Data-efficient Process Reward Models

Athena: 利用数据高效的过程奖励模型增强多模态推理

Shuai Wang, Zhenhua Liu, Jiaheng Wei, Xuanwu Yin, Dong Li, Emad Barsoum

机构 * Advanced Micro Devices Inc.（先进微器件公司） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 提出 Athena-PRM，一种多模态过程奖励模型，通过利用弱和强完成者之间的预测一致性高效生成高质量过程标签，在仅5000样本下显著提升复杂推理问题的逐步评估性能。

Comments TMLR 2026, https://openreview.net/forum?id=unWmplHccF

Harmonia: Enhancing Data Placement and Migration in Hybrid Storage Systems via Multi-Agent Reinforcement Learning

Harmonia: 通过多智能体强化学习增强混合存储系统中的数据放置与迁移

Rakesh Nadig, Vamanan Arulchelvan, Rahul Bera, Taha Shahroodi, Gagandeep Singh, Andreas Kakolyris, Ismail Emir Yuksel, Mohammad Sadrosadati, Jisung Park, Onur Mutlu

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； AMD Research（AMD研究） 纠错

AI总结 针对混合存储系统中数据放置与迁移策略相互依赖导致性能次优的问题，提出基于多智能体强化学习的协同优化方法Harmonia，显著提升系统性能。