语言大模型 / LLM

Objective Shaping with Hard Negatives: Windowed Partial AUC Optimization for RL-based LLM Recommenders

通过硬负样本进行目标塑造：基于RL的LLM推荐系统中的窗口化部分AUC优化

Wentao Shi, Qifan Wang, Chen Chen, Fei Liu, Dongfang Liu, Xu Liu, Wanli Ma, Junfeng Pan, Linhong Zhu, Fuli Feng

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出窗口化部分AUC优化方法，通过约束假阳性率提升与Top-K指标的一致性，改进基于RL的LLM推荐系统性能。

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Controllable Spoken Dialogue Generation: An LLM-Driven Grading System for K-12 Non-Native English Learners

可控的口语对话生成：一种基于LLM的评分系统用于K-12非母语英语学习者

Haidong Yuan, Haokun Zhao, Wanshi Xu, Songjun Cao, Qingyu Zhou, Long Ma, Hongjie Fan

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； China University of Political Science and Law（中国政法大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出一种基于LLM的评分系统，通过四级分级系统控制词汇复杂度，提升非母语K-12英语学习者的口语对话质量与教学价值。

StateX: Enhancing RNN Recall via Post-training State Expansion

StateX：通过后训练状态扩展增强RNN回忆能力

Xingyu Shen, Yingfa Chen, Zhen Leng Thai, Xu Han, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

机构 * Department of Science and Technology, Tsinghua University（清华大学科学技术部） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 StateX通过后训练方法扩展RNN状态，提升长上下文回忆与上下文学习性能，无需显著增加参数量。

Clutter-Robust Vision-Language-Action Models through Object-Centric and Geometry Grounding

通过对象中心和几何约束实现抗杂波的视觉-语言-动作模型

Khoa Vo, Taisei Hanyu, Yuki Ikebe, Trong Thang Pham, Nhat Chung, Minh Nhat Vu, Duy Nguyen Ho Minh, Anh Nguyen, Anthony Gunderman, Chase Rainwater, Ngan Le

机构 * University of Arkansas（阿拉巴马大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究学校） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 本文提出OBEYED-VLA框架，通过分离感知接地与动作推理提升视觉-语言-动作模型在现实环境中的鲁棒性，特别是在存在干扰物、目标缺失和背景变化等挑战性场景中表现优异。

Comments Under review. Project website: https://uark-aicv.github.io/OBEYED_VLA