大模型推理能力

MT-PingEval: Evaluating Multi-Turn Collaboration with Private Information Games

MT-PingEval：通过私人信息游戏评估多轮协作

Jacob Eisenstein, Fantine Huot, Adam Fisch, Jonathan Berant, Mirella Lapata

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 MT-PingEval通过私人信息游戏评估语言模型在多轮协作中的表现，发现其在规划和执行多轮对话方面存在显著缺陷，并强调了提高对话连贯性和信息管理的重要性。

Comments CoLM camera-ready version

HindsightBench: A Black-Box Behavioral Audit Protocol for Parametric Hindsight in Time-Indexed LLM Decision Tasks

HindsightBench：用于时间索引语言模型决策任务中参数后见之明的黑盒行为审计协议

Haozhe Jia

机构 * University College Dublin（都柏林大学学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型在金融决策任务中泄露参数知识的问题，提出HindsightBench黑盒行为审计协议，通过特定矩阵、探测及指标分析参数后见之明，应用于多模型获三个主要模式，揭示模型特性及审计结果与服务的关系，还发布相关数据。

Comments 17 pages, 3 figures. Code, panel, and per-model audit rows: https://github.com/Khaozhe/hindsightbench (v1.0 release archived at doi:10.5281/zenodo.21453191)

Trajectory-guided discharge stratification for heart failure using short-context electronic health record sequence modeling

利用序列建模预测心力衰竭患者一年临床不稳定性和死亡率

Falk Dippel, Yinan Yu, Annika Rosengren, Martin Lindgren, Christina E. Lundberg, Erik Aerts, Martin Adiels, Helen Sjöland

机构 * Sahlgrenska University Hospital（斯德哥尔摩大学医院） ； Department of Computer Science and Engineering, Chalmers University of Technology and University of Gothenburg（计算机科学与工程系，查尔姆斯理工大学和乌普萨拉大学） ； Department of Molecular and Clinical Medicine, Sahlgrenska Academy, University of Gothenburg（分子与临床医学系，斯德哥尔摩学院，乌普萨拉大学） ； Department of Medicine, Geriatrics and Emergency Medicine, Sahlgrenska University Hospital（医学、老年医学和急诊医学系，斯德哥尔摩大学医院） ； Department of Food and Nutrition, and Sport Science, Faculty of Education, University of Gothenburg（营养学与体育科学系，教育学院，乌普萨拉大学） ； School of Public Health and Community Medicine, Institute of Medicine, University of Gothenburg（公共卫生与社区医学系，医学院，乌普萨拉大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究通过序列模型预测心力衰竭患者一年内的临床不稳定性和死亡风险，发现Llama模型在有限数据下表现优异，为出院后风险分层提供依据。

VibeSearchBench: Benchmarking Long-horizon Proactive Search in the Wild

VibeSearchBench：野外长期主动搜索的基准测试

Xiaohongshu Inc

机构 * Xiaohongshu Dots Studio & Unipat AI（小红书 dots 飞 studios 与 Unipat AI） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对现有搜索基准中查询过于明确、单轮交互和固定模式评估导致用户体验与评估结果差距的问题，提出VibeSearch范式并构建VibeSearchBench基准，通过渐进式用户模拟和图匹配评估框架测试前沿模型，发现所有模型在长期上下文推理、主动意图激发和结构化知识构建方面仍存在显著不足。

SimulRAG: Simulator-based RAG for Grounding LLMs in Long-form Scientific QA

SimulRAG：基于模拟器的检索增强生成（RAG）框架，用于将大型语言模型（LLMs）落地到长篇科学问答任务中

Haozhou Xu, Dongxia Wu, Matteo Chinazzi, Ruijia Niu, Rose Yu, Yi-An Ma

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对LLMs在长篇科学问答中易幻觉的问题，本文提出SimulRAG框架，引入UE+SBA机制，发布相关基准，实验表明其信息量与事实性较基线分别提升30.4%、16.3%

Comments Haozhou Xu and Dongxia Wu are co-first authors

Learning Graph-Indexed Trajectory Patterns for Stochastic On-Time Arrival Routing

基于历史感知决策变换器的通用策略梯度用于图信号上的可靠路由

Yuanhang Wang, Xing Wei, Duoxiang Zhao, Zezhou Zhang, Hao Qin, Yuqi Ouyang

机构 * Sichuan University-Pittsburgh Institute（四川大学匹兹堡研究院） ； Sichuan University（四川大学） ； College of Computer Science（计算机科学学院） ； University College Dublin（都柏林大学） ； School of Electrical and Electronic Engineering（电子与电气工程学院） ； School of Electronics and Information Engineering（电子与信息工程学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出GPG-HT框架，通过整合决策变换器和通用策略梯度优化，解决随机交通网络中考虑不确定和相关旅行时间的问题，提升可靠路由性能。

Self-Evolving Recommendation System: End-To-End Autonomous Model Optimization With LLM Agents

自进化推荐系统：基于LLM代理的端到端自主模型优化

Haochen Wang, Yi Wu, Daryl Chang, Li Wei, Lukasz Heldt

机构 * Google Inc（谷歌公司） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于LLM代理的自进化推荐系统，通过端到端自动化流程自主优化模型，提升开发效率和性能。

Comments RecSys 2026

Belief-Contraction-Driven Active Inverse Source Localization and Characterization

基于信念收缩的主动逆源定位与表征

Yiwei Shi, Mengyue Yang, Qi Zhang, Cunjia Liu, Weinan Zhang, Weiru Liu

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对动态场主动逆源定位与表征问题，提出信念收缩驱动的ATT-PFRL方法，统一推断、停止与控制，在多场景下较基线方法实现更高完成度、更快收敛与更准定位。

Every Time I Hire a Linguist, Inference Costs Go Down: On Linguistic Rules as Effective Prompt Compressors

每次我雇佣一位语言学家，推理成本就会降低：论语言规则作为有效的提示压缩器

Jianfei Ma, Zhaoxin Feng, Emmanuele Chersoni, Si Chen

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究探讨仅用语言规则作提示压缩器的可行性，通过离线进化搜索找到有竞争力的规则组合，所产生的语言压缩器仅用CPU端处理，经双路径协议评估性能与先进策略相似，揭示了压缩时规则变化及性能随压缩力度的表现。

Comments 37 pages, 6 figures, under review paper

PatchWorld: Gradient-Free Optimization of Executable World Models for Agent Environments

PatchWorld：可执行世界模型的免梯度优化

Jiaxin Bai, Yue Guo, Yifei Dong, Jiaxuan Xiong, Tianshi Zheng, Yixia Li, Tianqing Fang, Yufei Li, Yisen Gao, Haoyu Huang, Zhongwei Xie, Hong Ting Tsang, Zihao Wang, Lihui Liu, Jeff Z. Pan, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Wayne State University（韦恩州立大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出 PatchWorld 框架，通过反例引导的代码修复将离线轨迹转化为可执行的 Python 世界模型，实现无需梯度优化的符号信念状态程序，在 AgentGym 环境中达到 76.4% 的宏观成功率。

ProvenanceGuard: Source-Aware Factuality Verification for MCP-Based LLM Agents

ProvenanceGuard: 基于MCP的LLM智能体的源感知事实性验证

Ander Alvarez, Santhiya Rajan, Samuel Mugel, Román Orús

机构 * Multiverse Computing ； Parque Cientifico y Tecnológico de Gipuzkoa（吉普斯夸科技园） ； Centre for Social Innovation（社会创新中心） ； Donostia International Physics Center（多诺斯蒂亚国际物理中心） ； Ikerbasque Foundation for Science（伊克尔巴斯克科学基金会） 纠错

专题命中 规划推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出ProvenanceGuard，一种源感知验证器，通过追踪MCP工具调用、分解声明并路由到特定源，检测跨源混淆错误，在医疗领域数据集上优于源无关基线。

Comments 20 pages, 4 figures

PrinciplismQA: A Philosophy-Grounded Approach to Assessing LLM-Human Clinical Medical Ethics Alignment

PrinciplismQA: 一种基于哲学的评估LLM与人类临床医学伦理对齐的方法

Chang Hong, Minghao Wu, Qingying Xiao, Yuchi Wang, Xiang Wan, Guangjun Yu, Benyou Wang, Yan Hu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； National Health Data Institute, Shenzhen（深圳国家健康数据研究院） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出PrinciplismQA，一种基于哲学框架的评估方法，用于评估LLM在临床医学伦理上的对齐情况，通过专家验证的问题集揭示模型在伦理推理上的不足。

Comments ACL 2026 Findings

SURE-RAG: Sufficiency and Uncertainty-Aware Evidence Verification for Selective Retrieval-Augmented Generation

SURE-RAG：用于选择性检索增强生成的充分性和不确定性感知证据验证

Jingxi Qiu, Zeyu Han, Cheng Huang

专题命中 规划推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究选择性检索增强生成的证据充分性验证问题，提出SURE-RAG聚合协议，通过共享验证器生成局部关系分布并聚合为特征块，产生三向决策和可审计分数，实验表明其性能优于多种方法，还对比了与GPT-4o在不同任务上的表现。

Comments 8 pages, 2 figures, 8 tables. Submitted to IEEE PRAI 2026

The Computational Basis of Confidence in Large Language Models

大语言模型中置信度的计算基础

Dharshan Kumaran, Viorica Patraucean, Maks Ovsjanikov, Petar Veličković, Nathaniel Daw

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； École Polytechnique（巴黎综合理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型中置信度的计算基础，利用统计决策置信度框架，通过答案 - 对数差异测试其预测特征，结果表明在多种任务中答案对数可作潜在决策变量读出，为多模态语言模型置信度提供解释并统一研究框架。

InteractComp: Evaluating Search Agents With Ambiguous Queries

InteractComp：使用模糊查询评估搜索代理

Mingyi Deng, Lijun Huang, Yani Fan, Fanqi Kong, Jiayi Zhang, Fashen Ren, Jinyi Bai, Fuzhen Yang, Dayi Miao, Zhaoyang Yu, Yifan Wu, Yanfei Zhang, Fengwei Teng, Yingjia Wan, Song Hu, Yude Li, Xin Jin, Conghao Hu, Haoyu Li, Qirui Fu, Tai Zhong, Xinyu Wang, Xiangru Tang, Nan Tang, Chenglin Wu, Yuyu Luo

机构 * DeepWisdom（深智科技） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Agent Universe（智能体宇宙） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对搜索代理缺乏处理模糊查询及交互能力的问题，引入InteractComp基准，通过目标-干扰物方法构建问题评估17个模型，发现模型存在过度自信问题，强制交互有提升，揭示交互能力停滞，该基准对评估和训练搜索代理交互能力有重要价值。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea. 9 pages, 4 figures

When Ethics and Payoffs Diverge: LLM Agents in Morally Charged Social Dilemmas

当伦理与收益相悖时：道德两难情境下的大语言模型智能体

Steffen Backmann, David Guzman Piedrahita, Terry Jingchen Zhang, Emanuel Tewolde, Rada Mihalcea, Bernhard Schölkopf, Zhijing Jin

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen（图宾根人工智能研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究道德要求与利润激励冲突时LLMs在道德两难博弈中的行为，引入\msim评估九个模型，通过ATEs估计因果效应、分析推理轨迹，发现模型道德行为有情境脆弱性，揭示了部署风险。

Co-Evolving LLM Evaluators and Policies via DynamicRubric

通过动态评分标准共同进化大语言模型评估器和策略

Beining Wang, Weihang Su, Hongtao Tian, Hao Kong, Tao Yang, Ting Yao, Qingyi Pan, Yueyue Wu, Qingyao Ai, Min Zhang, Yiqun Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究基于评估器反馈优化大语言模型时因策略改进导致的优化瓶颈问题，提出DynamicRubric框架，通过生成加权评分标准项实现评估器与策略共同进化，实验证明该框架提升了评估器性能及策略效果，并已成功应用于微信搜索。

Comments add online model info (approved)

Prompt Programming for Cultural Bias and Alignment of Large Language Models

提示编程用于大型语言模型的文化偏差与对齐

Maksim Eren, Eric Michalak, Brian Cook, Johnny Seales

机构 * Information Systems and Modeling, Los Alamos National Laboratory（信息系统与建模，洛斯阿拉莫斯国家实验室） ； Advanced Research in Cyber Systems, Los Alamos National Laboratory（网络安全系统高级研究，洛斯阿拉莫斯国家实验室） ； Center for National Security and International Studies（国家安全与国际研究中心） ； Analytics Division, Los Alamos National Laboratory（分析部门，洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出通过提示编程优化大型语言模型的文化对齐，利用DSPy框架系统调整治文化偏差，实验表明提示优化优于传统手动提示工程，提升模型响应的可转移性与稳定性。

Comments 10 pages, pre-print

ArenaRL: Scaling RL for Open-Ended Agents via Tournament-based Relative Ranking

ArenaRL: 通过基于比赛的相对排名扩展强化学习以应对开放性智能体

Qiang Zhang, Boli Chen, Fanrui Zhang, Ruixue Ding, Shihang Wang, Qiuchen Wang, Yinfeng Huang, Haonan Zhang, Rongxiang Zhu, Pengyong Wang, Ailin Ren, Xin Li, Pengjun Xie, Jiawei Liu, Ning Guo, Jingren Zhou, Zheng-Jun Zha

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 ArenaRL通过基于比赛的相对排名机制，提升开放性智能体在复杂任务中的表现，实现效率与精度的平衡。

Toward Learning POMDPs Beyond Full-Rank Actions and State Observability

迈向超越全秩动作和状态可观测性的POMDP学习

Seiji Shaw, Travis Manderson, Chad Kessens, Nicholas Roy

机构 * MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于PSR方法学习POMDP参数的方法，通过张量分解估计相似变换，实现状态划分下的转移和观察模型学习，并展示了其在不同奖励函数下的应用潜力。

Comments WAFR camera-ready

Node-as-Agent: Graph Agentic Network

节点即智能体：图智能体网络

Minghao Guo, Xi Zhu, Qingyue Jiao, Xiujin Liu, Haochen Xue, Chong Zhang, Shuhang Lin, Jingyuan Huang, Ziyi Ye, Yongfeng Zhang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究针对图神经网络不能处理节点信息不平衡及忽略全局语义关系的局限，提出检索增强图智能体网络ReaGAN，赋予节点自主决策能力，通过智能体规划和局部 - 全局检索实现自适应消息传播，在少样本设置下性能优异。

Comments 11 pages, work in progress

When a Verified World Model Still Loses: Play-Adequacy vs Prediction-Accuracy in LLM-Synthesized Code World Models

当经过验证的世界模型仍然失败时：大语言模型合成代码世界模型中的游戏充分性与预测准确性

Javier Aguilar Martín

机构 * AGILabs（AGILabs实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型合成的代码世界模型，发现其虽预测准确率高，但在游戏中仍失败，存在验证与正确的差距，揭示危害规律，指出更多数据无法修复，相同机制在信念推理函数上重现，表明规划世界模型充分性应基于搜索分布或游戏衡量。

Comments 41 pages, 4 figures. Code and reproduction log: https://github.com/JaviMaligno/code-world-models

Adaptive Compute in Latent World Models: When Depth Helps, Hurts, or Doesn't Matter

深度在组合中何时得以保留？潜在世界模型中的计算-质量机制

Achyuthan Sivasankar

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究探讨潜在世界模型中深度在组合时的情况，用浅度惩罚ρ测试九个深度思维控制任务，发现三种机制，揭示反转机制由训练产生，其与观察/动作维度等相关，还指出任务机制受多种因素影响及相关注意事项。

Comments 15 pages, 9 figures, 2 tables

ShopX: A Foundation Model for Intent-to-Item Fulfillment in Agentic Shopping

ShopX：面向智能购物中意图到商品实现的基础模型

Jiacheng Chen, Tao Zhang, Manxi Lin, Dunxian Huang, Teng Shi, Honghao Fu, Mengyan Li, Xinming Zhang, Chenchi Zhang, Xuan Lu, Xiaoxiong Du, Haibin Chen, Shaolin Ye, Hao Chang, Xiaoqi Li, Shuwen Xiao, Yujin Yuan, Jingxuan Feng, Shaopan Xiong, Huimin Yi, Ju Huang, Qiu Shen, Ying Chen, Junjun Zheng, Xiangheng Kong, Dan Ou, Haihong Tang, Yuning Jiang, Bo Zheng

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出ShopX基础模型，通过统一意图理解、执行规划和基于语义ID的商品空间操作，解决大语言模型代理在购物中意图到商品实现的瓶颈，在淘宝生产日志任务上优于工具中介系统。

Comments The new version adds additional results and details

L-MARS: Legal Multi-Agent System with Agentic Search and Citation-Faithfulness Audit

L-MARS：具有协调推理和代理搜索的法律多智能体工作流

Boqin Yuan, Ziqi Wang

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 L-MARS是一种多代理检索框架，通过分解查询为结构化子问题，利用代理网络搜索获取证据，并通过验证代理过滤结果，从而在法律问答中实现高准确率。

Comments Accepted at the AI4Law Workshop at ICML 2026

OPINE-World: Programmatic World Modeling with Ontology-error-Prioritized Interactive Exploration for ARC-AGI-3

OPINE-World：基于本体错误优先的交互式探索的程序化世界建模

David Courtis, Wenhao Li, Scott Sanner

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出OPINE-World，一种在线交互学习面向对象的程序化世界模型的LLM智能体，通过本体错误度量引导探索，在ARC-AGI-3基准上无需逐游戏训练即解决20/25个游戏，动作效率达78.4。

Automating the Design of Embodied Agent Architectures

具身智能体架构设计的自动化

Jian Zhou, Sihao Lin, Jin Li, Shuai Fu, Gengze Zhou, Qi Wu

机构 * Australian Institute for Machine Learning, University of Adelaide, SA, Australia（澳大利亚机器学习研究所，阿德莱德大学，南澳大利亚州，澳大利亚） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出AgentCanvas运行时和KDLoop搜索过程，将架构搜索扩展到感知型具身智能体，在视觉-语言导航等任务上取得性能提升，但面临噪声、局部最优和信用分配等挑战。

Seeing Is No Longer Believing: Frontier Image Generation Models, Synthetic Visual Evidence, and Real-World Risk

看到不再等于相信：前沿图像生成模型、合成视觉证据与现实世界风险

Shuai Wu, Xue Li, Yanna Feng, Yufang Li, Zhijun Wang, Ran Wang

机构 * Lead Researcher（研究员） ； Research Assistant（研究助理） ； Academic Advisor（学术顾问） ； Research Consultant（研究顾问） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文探讨前沿图像生成模型带来的合成视觉证据风险，分析其对社会信任的影响，并提出多层面的控制措施以降低现实世界中的潜在危害。

Comments Technical report. 15 figures, 2 tables

CoopEval: Benchmarking Cooperation-Sustaining Mechanisms and LLM Agents in Social Dilemmas

CoopEval：社会困境中合作维持机制与LLM代理的基准测试

Emanuel Tewolde, Xiao Zhang, David Guzman Piedrahita, Vincent Conitzer, Zhijing Jin

机构 * Carnegie Mellon University ； Foundations of Cooperative AI Lab (FOCAL) ； Jinesis Lab, University of Toronto \& Vector Institute ； ETH Z\" u rich ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, T\" u bingen, Germany 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究探讨了社会困境中合作维持机制与LLM代理的交互效果，发现重复游戏和声誉系统最有效，但合作效果随对手变化而下降，且在进化压力下更有效。

Comments Published paper at the International Conference on Machine Learning (ICML) 2026. 65 pages, 38 Figures, 8 Tables, 17 Listings

TaoSR-AGRL: Adaptive Guided Reinforcement Learning Framework for E-commerce Search Relevance

TaoSR-AGRL：用于电子商务搜索相关性的自适应引导强化学习框架

Jianhui Yang, Yiming Jin, Pengkun Jiao, Chenhe Dong, Zerui Huang, Shaowei Yao, Xiaojiang Zhou, Dan Ou, Haihong Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝与天猫集团） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 电商搜索中查询-产品相关性预测很关键，现有方法有局限。提出TaoSR-AGRL框架，通过规则感知奖励塑造和自适应引导重放两大创新，提升模型推理能力，在实验中表现优于基线，已成功部署。

Comments Accepted to The Web Conference (WWW) 2026, Industry Track, Oral

Journal ref Proceedings of the ACM Web Conference 2026 (WWW '26), 2026, pp. 7955-7966