Xiaohongshu（小红书）

On Time, Within Budget: Constraint-Driven Online Resource Allocation for Agentic Workflows

按时、在预算内：面向代理工作流的约束驱动在线资源分配

Xinglin Wang, Zishen Liu, Shaoxiong Feng, Peiwen Yuan, Yiwei Li, Jiayi Shi, Yueqi Zhang, Chuyi Tan, Ji Zhang, Boyuan Pan, Yao Hu, Kan Li

机构 * School of Computer Science, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学学院） ； Xiaohongshu Inc（小红书公司） 纠错

AI总结 本文研究了在预算和截止时间约束下，如何通过约束驱动的在线资源分配提高代理工作流的成功概率，提出MCPP算法并在CodeFlow和ProofFlow上验证其有效性。

Comments Preprint

VESPO: Variational Sequence-Level Soft Policy Optimization for Stable Off-Policy LLM Training

VESPO：变分序列级软策略优化用于稳定的反政策LLM训练

Guobin Shen, Chenxiao Zhao, Xiang Cheng, Lei Huang, Xing Yu

机构 * Xiaohongshu Inc（小红书公司） 纠错

AI总结 本文提出VESPO，通过变分方法减少反政策更新中的方差，提升大语言模型在严重反政策条件下的稳定性，实验显示其在数学推理和代码生成任务中优于现有基线方法。

MemSearcher: Training LLMs to Reason, Search and Manage Memory via End-to-End Reinforcement Learning

MemSearcher：通过端到端强化学习训练LLM进行推理、搜索和管理内存

Qianhao Yuan, Jie Lou, Zichao Li, Jiawei Chen, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Le Sun, Debing Zhang, Xianpei Han

机构 * Chinese Information Processing Laboratory, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院软件研究所信息处理实验室，北京，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） ； Xiaohongshu Inc（小红书公司） 纠错

AI总结 MemSearcher通过端到端强化学习训练LLM进行推理、搜索和内存管理，通过维护紧凑的记忆在多轮交互中保持上下文长度稳定，优于基于历史拼接的基线方法。

Comments Accepted to ACL 2026