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WorldLLM: 通过好奇心驱动的理论构建改进LLM的世界建模
机构 * Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； Univ. of Bordeaux（波尔多大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Hugging Face
AI总结 WorldLLM通过结合贝叶斯推断和好奇心驱动的强化学习，改进LLM在结构化环境中的世界建模能力，提升预测精度并生成可解释的环境理论。
Comments This project's code can be found at https://github.com/flowersteam/WorldLLM. This project was presented at RLDM 2025 (https://rldm.org/)
SAC-GLAM：通过软演员-评论员和回顾重标记改进LLM代理的在线强化学习
机构 * Inria (Flowers)（Inria（Flowers）） ； University of Bordeaux（波尔多大学） ； Hugging Face ； Univ Angers（昂热大学） ； LERIA ； SFR MATHSTIC（MATHSTIC联合研究机构） ； Sorbonne Université（索邦大学） ； ISIR
AI总结 SAC-GLAM通过结合软演员-评论员算法和回顾重标记，改进LLM代理的在线强化学习，提升其在复杂环境中的策略学习能力。
Comments This work has been presented at the IMOL workshop at NeurIPS 2025 (https://neurips.cc/virtual/2024/101058)
BigCodeArena: 通过执行揭示更多可靠的代码生成人类偏好
机构 * Monash University（墨尔本大学） ； CSIRO’s Data61（CSIRO的数据61） ； Purdue University（普渡大学） ； Independent（独立） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； UVA（弗吉尼亚大学） ； CNRS, France（法国国家科学研究中心） ； IBM ； Cisco（思科） ； Comenius University in Bratislava（布拉提斯拉瓦康门纽斯大学） ； University of Notre Dame（Notre Dame大学） ； Uber ； Tano Labs（Tano实验室） ； NUS（国立大学新加坡） ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Nevsky Collective（Nevsky集体） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Detomo Inc（Detomo公司） ； University of Oxford（牛津大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Google（谷歌） ； NVIDIA ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究） ； Hugging Face
AI总结 BigCodeArena通过执行揭示更多可靠的代码生成人类偏好，提出自动评分基准评估LLM编码质量。
Comments Built with love by the BigCode community :)
开源智能的经济效应：追踪模型生态系统中的权力与参与
机构 * MIT Data Provenance Initiative（MIT数据溯源计划） ； Data Provenance Initiative（数据溯源计划） ； ScaDS.AI Leipzig（ScaDS.AI莱比锡） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； UNC at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Hugging Face
AI总结 研究分析了开放模型经济中权力和参与的变化，揭示了开发者中介者的作用及市场权力的重新分配。
AI中的严谨性：进行严谨的AI工作需要一种更广泛、负责任的AI导向的严谨性观念
机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Cornell Tech（康奈尔科技学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Hugging Face（Hugging Face公司） ； Drexel University（德雷塞尔大学） ； University of Oxford（牛津大学）
AI总结 本文提出AI研究需更广泛的严谨性观念，涵盖方法论、背景知识、规范标准、理论构念、报告方式及推论支持等方面，以提升AI工作的责任性和严谨性。
Comments 21 pages, 1 figure, 1 table, accepted at NeurIPS'25 position papers track
机构 * Mixedbread AI ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； LightOn ； MIT（麻省理工学院） ； HuggingFace ； CentraleSupélec（中央理工学院） ； National Institute of Informatics (NII)（日本信息处理学会）
Comments Accepted workshop at ECIR 2026
机构 * Treble Technologies（Treble技术公司） ； Hugging Face（Hugging Face公司）
机构 * Dexmal ； Hugging Face Project（Hugging Face项目）
Comments Authors are listed in alphabetical order. The official website is located at https://robochallenge.ai
机构 * Hugging Face
Comments 10 pages. Accepted as an oral presentation at the NeurIPS 2025 NextVid Workshop (San Diego, December 6, 2025)
机构 * Adyen（阿德耶恩） ； Hugging Face
Comments 13 pages, 5 figures
机构 * Hugging Face ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Turku（图尔库大学）
Comments 50 pages (9 main), 39 figures, 15 tables
机构 * Hugging Face ； EPFL（瑞士联邦理工学院）
机构 * Hugging Face
Comments 9 pages, 2 figures
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Hugging Face ； University of Connecticut（康奈尔大学）
Comments This paper has been accepted to FAccT 2025
机构 * Department of Biosystems Science and Engineering, ETH Zurich（生物系统科学与工程系，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） ； Department of Internal Medicine, Mayo Clinic（内科医学系，梅奥诊所） ； Hugging Face ； Department of Radiology, Stanford University（放射学系，斯坦福大学） ； Hasso-Plattner-Institute for Digital Engineering, University of Potsdam（数字工程研究所，波茨坦大学） ； Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging, Stanford, CA, USA（医学与成像人工智能中心，斯坦福，CA，美国） ； Scripps Translational Science Institute, San Diego, CA, USA（斯克里普斯转化科学研究所，圣地亚哥，CA，美国）
Comments Preprint
机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Hugging Face ； EleutherAI ； The Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究所） ； Teraflop AI ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院市分校） ； MIT（麻省理工学院） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Lila Sciences ； Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室）
机构 * Hugging Face ； Sorbonne University（索邦大学） ； École Normale Supérieure Paris-Saclay（巴黎萨克雷高等师范学院）
Comments 24 pages. Code and assets: https://github.com/huggingface/lerobot
机构 * Electronics and Telecommunications Research Institute（电子电信研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hugging Face
Comments The first three authors contributed equally to this work; Accepted by ACL 2025 (Main)
机构 * Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯学院） ； Huggingface ； AI4Bharat, WSAI（AI4Bharat，WSAI）
Comments Accepted at Interspeech 2025
机构 * College of Computing, Mohammed VI Polytechnic University（计算学院，穆莱·伊斯梅尔polytechnic大学） ； Hugging Face ； National Institute of Posts and Telecoms（国家电信研究所）
机构 * Brno University of Technology（布拉格技术大学） ； Masaryk University（马萨里大学） ； University of Helsinki（赫尔辛基大学） ； Czech Technical University in Prague（布拉格捷克技术大学） ； University of Ostrava（奥斯特拉瓦大学） ； CIIRC（捷克信息与通信研究中心） ； Hugging Face
Comments Accepted to TACL
机构 * New York University（纽约大学） ； Hugging Face
机构 * Intel Labs（英特尔实验室） ； Hugging Face
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hugging Face
Comments 16 pages
机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； KAUST（科威特科学与技术研究中心） ； Hugging Face（Hugging Face公司） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室）
Comments All code, checkpoints, and datasets are available at \url{https://diffusion-cot.github.io/reflection2perfection}
机构 * Kuaishou Kwaipilot Team（快手Kwaipilot团队） ； HuggingFace
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