语言大模型 / LLM

AgentRedBench: Dynamic Redteaming and Integration-Aware Defense for LLM Agents over SaaS Integrations

AgentRedBench: 针对SaaS集成的LLM代理的动态红队测试与集成感知防御

Hiskias Dingeto, William Leeney

机构 * StackOne Technologies（StackOne技术公司） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对LLM代理在工具使用中面临的间接提示注入威胁，提出动态红队基准AGENTREDBENCH（覆盖24个企业集成、5种攻击类型）和基于集成多样语料训练的防御模型AGENTREDGUARD，将攻击成功率从69.9%降至2.4%，误报率仅0.37%。

The CRAFT principles for the responsible use of large language models in policymaking

政策制定中负责任使用大语言模型的CRAFT原则

Willem Fourie, Gray Manicom, Tanya de Villiers-Botha

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 研究政策制定中如何利用大语言模型，提出CRAFT原则，即控制、严谨、问责、公平和透明，以在管理风险的同时充分利用大语言模型改善政策制定过程。

Towards a General Intelligence and Interface for Wearable Health Data

迈向可穿戴健康数据的通用智能与接口

Girish Narayanswamy, Maxwell A. Xu, A. Ali Heydari, Samy Abdel-Ghaffar, Marius Guerard, Kara Vaillancourt, Zhihan Zhang, Jake Garrison, Levi Albuquerque, Dimitris Spathis, Hong Yu, Hamid Palangi, Xuhai "Orson" Xu, David G. T. Barrett, Joseph Breda, Jed McGiffin, Yubin Kim, Yuwei Zhang, Naghmeh Rezaei, Samuel Solomon, Karan Ahuja, Tim Althoff, Jake Sunshine, Ming-Zher Poh, Benjamin Yetton, Ari Winbush, Nicholas B. Allen, James M. Rehg, Isaac Galatzer-Levy, Yun Liu, John Hernandez, Anupam Pathak, Conor Heneghan, Yuzhe Yang, Ahmed A. Metwally, Pushmeet Kohli, Mark Malhotra, Shwetak Patel, Xin Liu, Daniel McDuff

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Oregon（俄勒冈大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(summary_cn,abstract)；foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一个基于超过一万亿分钟无标签传感器数据预训练的可穿戴健康基础模型，通过联合扩展模型容量和预训练数据量，在35项健康预测任务上实现系统性性能提升，并利用LLM代理自动搜索下游预测头，集成到个人健康代理中以提高相关性和安全性。

Comments Narayanswamy and Xu are co-first authors. McDuff and Liu are co-last authors

Frontier Language Models Struggle to Copy: Text Can Be Better Viewed in 2D

前沿语言模型在复制方面存在困难：文本可在二维视角下得到更好理解

Haodong Wen, Yiran Zhang, Yingfa Chen, Kaifeng Lyu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究发现前沿语言模型复制输入字符串存在困难，归因于Transformer架构位置编码问题。为此引入2D-RoPE，将文本组织成二维网格，使复制任务更易学习。实验表明其在复制任务上优势明显，有助于语言建模，鼓励探索二维位置编码潜力。

Pretrained Event Classification Model for High Energy Physics Analysis

用于高能物理分析的预训练事件分类模型

Joshua Ho, Benjamin Ryan Roberts, Shuo Han, Haichen Wang

机构 * Department of Physics, University of California, Berkeley, CA 94720（加州大学伯克利分校物理系） ； Physics Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley CA 94720（伯克利国家实验室物理部） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于图神经网络的预训练事件分类模型，通过1.2亿个模拟质子-质子碰撞事件学习通用表示，验证其在不同模拟框架下的泛化能力，并通过微调提升分类性能与效率。

Comments 13 pages, 2 figures

Journal ref JINST 21 (2026) P08006

Orbis 2: A Hierarchical World Model for Driving

Orbis 2：一种用于驾驶的分层世界模型

Sudhanshu Mittal, Arian Mousakhan, Silvio Galesso, Karim Farid, Jonannes Dienert, Rajat Sahay, Thomas Brox

机构 * University of Freiburg（弗莱堡大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对当前世界模型不足提出分层驾驶世界模型，跨两层分解预测，结合扩散强制预训练和教师强制微调，在长距离生成保真度等多方面取得领先成果。

Comments Project page: https://lmb-freiburg.github.io/orbis2.github.io/

More with Less: a Large Scale Remote Sensing VLM with a Simple Recipe

以少胜多：一种简单方法构建的大规模遥感视觉语言模型

Stefan Maria Ailuro, Mario Markov, Mohammad Mahdi, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel

机构 * INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski”（索非亚大学“圣克莱门特·奥赫里德斯基”信息与自动化研究所） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对遥感视觉语言模型，质疑架构专业化必要性，提出通用模型经大规模跨数据和任务训练可获好性能。核心方法是用单一语言策略及多任务强化学习框架训练。主要贡献是在多基准测试中取得竞争力结果，证明数据规模更关键。

Video = World + Event Stream

视频 = 世界 + 事件流

Lianghua Huang, Zhi-Fan Wu, Yupeng Shi, Wei Wang, Mengyang Feng, Cheng Yu, Chen Liang, Junjie He, Chen-Wei Xie, Yu Liu, Jingren Zhou, Ang Wang, Bang Zhang, Baole Ai, Chongyang Zhong, Jinwei Qi, Kai Zhu, Pandeng Li, Peng Zhang, Wenyuan Zhang, Xinhua Cheng, Yitong Huang, Yun Zheng, Yuxiang Bao, Yuzheng Wang, Zhiwei Lin, Zoubin Bi

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)

AI总结 研究提出Wan-Streamer v0.3，将视频视为世界加事件流，据此有通用预训练任务，应用于实时全双工视听交互，保留v0.2运行点，为实时下游任务提供能力。

Comments website: https://wan-streamer.com/v0.3/

Prompts Blend Requirements and Solutions: From Intent to Implementation

提示融合需求与解决方案：从意图到实现

Shalini Chakraborty, Jan-Philipp Steghöfer

专题命中 预训练与数据 ：prompting(abstract)

AI总结 本文提出将提示视为轻量级需求 artifacts，通过分析现有提示，提出包含功能质量、通用解决方案和具体解决方案的模型，并提出四个假设以评估提示工程的最佳实践。

Comments 12 pages, 2 figures, 3 tables. Accepted at the 20th International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement(ESEM 2026) Emerging Results, Vision, and Reflection Papers Track

Video Streaming Thinking: VideoLLMs Can Watch and Think Simultaneously

视频流思考：VideoLLMs可以同时观看和思考

Yiran Guan, Liang Yin, Dingkang Liang, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo, Jian Luan, Yuliang Liu, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； MiLM Plus Xiaomi Inc.（小米公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 VST提出了一种视频流理解的新范式，通过在流式过程中激活推理，提高实时响应和理解能力，同时在多个基准测试中表现出更高的效率和泛化能力。

Comments Accepted by ECCV 2026, project page https://1ranguan.github.io/VST/

Hide and Seek in Embedding Space: Geometry-based Steganography and Detection in Large Language Models

嵌入空间中的隐秘行动：基于几何的隐写术与大语言模型中的检测

Charles Westphal, Keivan Navaie, Fernando E. Rosas

机构 * UCL Centre for Artificial Intelligence, University College London, UK（伦敦大学学院人工智能中心，大学学院伦敦） ； School of Computing and Communications, Lancaster University, UK（兰卡斯特大学计算机与通讯学院） ； Department of Informatics, University of Sussex, UK（苏塞克斯大学信息学院） ； Centre for Psychedelic Research and Centre for Complexity Science, Imperial College London, UK（伦敦帝国学院迷幻研究与复杂科学中心） ； Centre for Eudaimonia and Human Flourishing, University of Oxford, UK（牛津大学幸福与人类繁荣中心） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出了一种低恢复性隐写术，通过嵌入空间衍生映射提升秘密恢复率，同时减少负载恢复性，并提出基于机制可解释性的检测方法，提高微调模型中的秘密检测准确率。

Ask Twice, Look Twice: Prompt Echoing Resolves the Question-First Paradox in Vision-Language Models

问两次，看两次：提示回声解决视觉语言模型中的问题优先悖论

Rakshanda Hassan Abhinandan, John Galeotti, Deva Ramanan, Gautam Rajendrakumar Gare

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型中问题优先提示的悖论，发现问题前置虽能引导感知但后续答案生成阶段难关注到问题。提出问题回声方法，即在图像两侧重复问题，解决了悖论，在多基准测试中表现出色且无需训练等。

Scaling Point-in-Time Language Models

扩展即时语言模型

Bryan Kelly, Semyon Malamud, Johannes Schwab, Teng Andrea Xu

机构 * Yale School of Management（耶鲁大学管理学院） ； AQR Capital Management（AQR资产管理公司） ； NBER（美国国家经济研究局） ； Swiss Finance Institute（瑞士金融研究所） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） ； CEPR（经济政策研究中心） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究旨在解决大型语言模型的前瞻性偏差问题，通过在大量按时间顺序过滤的令牌上训练仅解码器变压器构建即时语言模型，缩小了与无约束模型的性能差距，经LoRA微调提升可用性，并发布完整管道支持相关研究。

MxGPS: Multiplex Graph Transformers for a Power Grid Foundation Model

MxGPS：用于电网基础模型的多路图变换器

Charilaos Papaioannou, Ioannis Tsantilas, Dimitris Giannakakos, Vasilis Michalakopoulos, Sotiris Pelekis, Vangelis Marinakis, Arsam Aryandoust, Antonello Monti, Ricardo J. Bessa, Perdo P. Vergara, Jochen Cremer, Elissaios Sarmas

专题命中 指令微调 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究电网问题中图神经网络单任务微调的拓扑过拟合故障，提出MxGPS多路图变换器，通过自监督预训练和多任务微调联合训练SSE与PF，实验表明其能有效防止拓扑过拟合，以少得多参数实现拓扑无关泛化。

Comments 10 pages, 4 figues

MindDrive: A Vision-Language-Action Model for Autonomous Driving via Online Reinforcement Learning

MindDrive: 一种通过在线强化学习实现自动驾驶的视觉-语言-动作模型

Haoyu Fu, Diankun Zhang, Zongchuang Zhao, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Dingkang Liang, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 MindDrive通过在线强化学习实现自动驾驶中的视觉-语言-动作模型，结合决策专家和动作专家，提升复杂场景下的驾驶决策与探索效率。

Comments Accepted by ECCV 2026; Project Page: https://xiaomi-mlab.github.io/MindDrive/

PASs-MoE: Mitigating Misaligned Co-drift among Router and Experts via Pathway Activation Subspaces for Continual Learning

PASs-MoE：通过路径激活子空间减轻路由器与专家之间的错位协同漂移以进行持续学习

Zhiyan Hou, Haiyun Guo, Haokai Ma, Yandu Sun, Yonghui Yang, Jinqiao Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Southeast University, Nanjing, China（南京东南大学） ； Wuhan AI Research, Wuhan, China（武汉人工智能研究院） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；instruction tuning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究持续指令调整中多模态大语言模型的问题，提出基于路径激活子空间的固定容量PASs - MoE - LoRA方法，含PAS引导的重新加权和PAS感知的秩稳定，实验表明该方法在准确性和抗遗忘性上优于基线和变体且不增参数。

Comments Published in the Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026), Volume 1: Long Papers. 14 pages. Code is available at https://github.com/yueluoshuangtian/PASs-MoE

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 31959--31972, San Diego, California, United States, July 2026. Association for Computational Linguistics

Toward Federated Multimodal Graph Foundation Models: A Topology-Aware Multimodal Alignment Framework

迈向联邦多模态图基础模型：一种拓扑感知多模态对齐框架

Xunkai Li, Guohao Fu, Yuming Ai, Zhengyu Wu, Hongchao Qin, Rong-Hua Li, Guoren Wang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(title)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对多模态属性图分散在不同隐私受限孤岛的问题，提出FedGAMMA框架，将联邦多模态图基础学习视为两阶段语义结构对齐问题，经实验验证该框架在下游任务中表现出色，超越诸多基线，在少样本学习场景下也有优势。

Comments Under Review

MLLM-DataEngine: Closing the Loop of Multimodal Instruction Tuning Data Generation

MLLM-DataEngine：闭合多模态指令微调数据生成的循环

Zhiyuan Zhao, Bin Wang, Linke Ouyang, Yiqi Lin, Pan Zhang, Xiaoyi Dong, Jiaqi Wang, Conghui He

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 指令微调 ：instruction tuning(title)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出MLLM-DataEngine闭环系统，通过自适应坏例采样模块分析模型弱点，为GPT-4提供信息以生成高质量增量数据集，能有针对性且自动地提升MLLMs能力，有望成为MLLMs数据管理通用方案。

Comments 6 pages, 4 figures, 7 tables; accepted by ICME 2026

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), Nantes, France, 30 June 2025 - 04 July 2025

Decoupled Alignment for Robust Plug-and-Play Adaptation

用于鲁棒即插即用适应的解耦对齐

Haozheng Luo, Jiahao Yu, Wenxin Zhang, Jialong Li, Chenghao Qiu, Yimin Wang, Eric Hanchen Jiang, Jerry Yao-Chieh Hu, Yan Chen, Binghui Wang, Xinyu Xing, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究提出无需训练的大语言模型对齐方法，利用知识蒸馏提取对齐信号，经模型融合实现即插即用的对齐校正，采用增量调试识别关键知识组件，在有害问题数据集上显著提升防御成功率，且不损性能。

Comments Revised to correct the Acknowledgments section. Previous versions inadvertently included acknowledgments of NSF and NIH awards that did not support this work. Those funding acknowledgments have been removed. The technical content, results, and conclusions are unchanged

Solar Cycle Prediction: Challenges, Progress, and Future Perspectives

太阳周期预测：挑战、进展与未来展望

Bidya Binay Karak

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文综述了太阳周期预测的挑战与进展，指出多数方法难以准确预测峰值，ML模型效果不佳，极场预测最具物理依据但早期应用可能不准确，需改进 Dynamo 模型以更好地整合观测数据和物理机制。

Comments Invited review; 44 pages, including 17 figures and 1 Table

Journal ref Reviews of Modern Plasma Physics (2026) 10:11

RLearner-LLM: Balancing Logical Grounding and Fluency in Large Language Models via Hybrid Direct Preference Optimization

RLearner-LLM: 通过混合直接偏好优化平衡大语言模型中的逻辑性与流畅性

Qiming Bao, Juho Leinonen, Paul Denny, Michael J. Witbrock

机构 * University of Auckland（奥克兰大学） ； Aalto University（阿alto大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RLearner-LLM，通过融合DeBERTa-v3 NLI信号与验证器LLM评分，解决直接偏好优化在知识密集型生成中的逻辑对齐问题，实现NLI指标显著提升。

Digital Pantheon: Simulating and Auditing Coalition Formation with LLM Agents

数字万神殿：使用大语言模型智能体模拟和审计联盟形成

Dylan Van Mulders, Matthias Bogaert, Dirk Van den Poel

机构 * Ghent University（根特大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对政治联盟形成谈判，提出结合多种技术的多智能体框架，在弗拉芒选举中实施，通过引入相关拓扑、分数和检验使其可解释，模拟产生稳定结果，能可靠预测现实，提供了探索政党兼容性等的测试平台。

Comments 11 pages, 2 figures, 5 tables, To be published in the AIDEM Workshop proceedings of the ECML PKDD 2026 Conference

Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models

语言模型中的可言语化表征形成全局工作空间

Wes Gurnee, Nicholas Sofroniew, Adam Pearce, Mateusz Piotrowski, Isaac Kauvar, Runjin Chen, Anna Soligo, Paul Bogdan, Euan Ong, Rowan Wang, Ben Thompson, David Abrahams, Subhash Kantamneni, Emmanuel Ameisen, Joshua Batson, Jack Lindsey

机构 * Anthropic（A÷） 纠错

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

AI总结 研究探讨语言模型中可言语化表征，用雅可比透镜识别出J空间，其具有全局工作空间功能特性与结构特征，能揭示模型未显思考，发现训练后助手观点在工作空间，引入反事实反思训练，解码表征助于了解认知过程。

JoyNexus: Service-Oriented Multi-Tenant Post-Training for VLA Models

JoyNexus：面向服务的视觉语言动作模型多租户训练后处理

Haoran Sun, Wentao Zhang, Junyang Hua, Hedan Yang, Yongjian Guo, Yifei Zhang, Xiaolong Xiang, Mingxi Luo, Jing Long, Chen Zhao, Chen Zhou, Wanting Xu, Qiming Yang, Hui Zhang, Song Wang, Xiaodong Bai, Shuai Di, Xu Chu, Xiaotie Deng, Yicheng Gong, Junwu Xiong

机构 * Peking University（北京大学） ； Beihang University（北航） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型训练后处理问题，提出JoyNexus统一服务，解耦相关服务，多租户可通过API调用，引入组批处理提高效率，经评估能减少GPU时间，提升服务利用率。

Comments 23 pages, 12 figures

What Models Express, Suppress, and Resist: Auditing Open-Weight LLMs with Persona Vectors

模型表达、抑制和抗拒的内容：使用角色向量审计开放权重语言模型

Winston Zeng, Ali Emami, Jinho D. Choi

机构 * Emory University（埃默里大学） 纠错

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

AI总结 研究通过大规模系统应用角色向量审计开放权重语言模型，编制特征清单并标记其性质，发现模型默认行为特点，引导在默认外特征效果好，且角色向量可探测行为组织。

RL-Struct: A Lightweight Reinforcement Learning Framework for Reliable Structured Output in LLMs

RL-Struct：用于大语言模型中可靠结构化输出的轻量级强化学习框架

Ruike Hu, Shulei Wu

机构 * School of Information Science and Technology（信息科学与技术学院） ； Hainan Normal University（海南师范大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：SFT(abstract,abstract_cn)；LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对大语言模型输出与结构化需求的差距问题，提出RL-Struct轻量级框架，运用GRPO及分层奖励函数，消除评论家网络，减少显存。在复杂JSON任务中表现出色，实现高准确率和有效性，还呈现新兴课程学习过程，模型可公开获取。

Comments Withdrawn by the authors due to substantial errors in the references, terminology, and experimental reporting, which affect the reliability and reproducibility of the manuscript. The authors are conducting a comprehensive re-evaluation and do not consider the current version suitable for citation

It Takes One to Bias Them All: Breaking Bad with One-Shot GRPO

一个样本就能带偏所有：单次GRPO打破对齐

Naihao Deng, Yilun Zhu, Naichen Shi, Clayton Scott, Rada Mihalcea

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 研究发现，仅用单个有偏样本进行一步GRPO训练就能诱导大语言模型产生系统性偏见，且刻板印象推理泛化到多种属性、类别和基准测试，揭示了对齐机制的关键脆弱性。

Comments COLM 2026

Agents-K1: Towards Agent-native Knowledge Orchestration

Agents-K1：迈向智能体原生的知识编排

Zongsheng Cao, Bihao Zhan, Jinxin Shi, Jiong Wang, Fangchen Yu, Zhijie Zhong, Yingnan Han, Zijie Guo, Tianshuo Peng, Zhuo Liu, Yi Xie, Xiang Zhuang, Shengji Tang, Yue Fan, Runmin Ma, Shiyang Feng, Xiangchao Yan, Anran Liu, Peng Ye, Wenlong Zhang, Xiaosong Wang, Shufei Zhang, Chunfeng Song, Fenghua Ling, Jie Zhou, Liang He, Bo Zhang, Lei Bai

机构 * PJLab（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出Agents-K1管道，将原始文档转化为智能体原生科学知识图谱，通过多模态解析器、GRPO训练的4B信息抽取骨干和三源智能体接口，实现科学信息抽取、知识图谱构建和多跳推理。

Process Reward Informed Tree Rollout for Effective Multi-Turn RL

用于有效多轮强化学习的过程奖励引导树展开

Xintong Li, Sha Li, Yuwei Zhang, Changlong Yu, Rongmei Lin, Hongye Jin, Shuyi Guan, Xin Liu, Linwei Li, Qingyu Yin, Jingbo Shang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Amazon（亚马逊） ； MIT Alumni（麻省理工学院校友） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究多轮强化学习中有效探索问题，提出过程评分器引导的自适应树展开框架PATR，利用过程反馈评分轨迹、选择性分支等，在FrozenLake和SWE - Bench实验中提升性能，是可扩展多轮强化学习的有效策略。

Comments Preprint

Reasoning-Guided Part-Level Visual Grounding via Reinforcement Learning

通过强化学习进行推理引导的部件级视觉定位

Kazi Sajeed Mehrab, Hani Alomari, Najibul Haque Sarker, Chia-Wei Tang, Zaber Ibn Abdul Hakim, Anuj Karpatne, Chris Thomas

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

AI总结 研究部件级视觉定位难题，提出OP - HRG粗到细推理引导定位策略，先定位父物体再定位部件，经自我检查反思结果，引入部件感知GRPO框架训练，训练的4B模型性能优异且可迁移到推理分割。

Comments ECCV 2026