Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

Lost in Reconstruction: Aligning Action Representations with Language in Vision-Language-Action Models

在重建中迷失：将视觉-语言-动作模型中的动作表示与语言对齐

Li Wenjie, Yash Jangir, Ignacy Stepka, Yash Agarwal, Marion Kipsang, Yonatan Bisk

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

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型中动作表示与语言脱节的问题，提出SALT语义对齐动作标记器，在SimplerEnv中使策略平均成功率达71.9%，显著优于基线方法。

RLMOpt: Adaptive Prompt Optimization via Recursive Language Models

RLMOpt：基于递归语言模型的自适应提示优化器

Subhash Bangalore Satheesha, Nirvik Pande, Deepthi Duddempudi, Bharath Dandala

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

AI总结 本研究提出基于递归语言模型（RLM）的自适应提示优化器RLMOpt，在四个基准上相比GEPA表现更优，效率更高且提示更小。

Reasoning Shortcuts and Value Symmetries: What Symmetry Permits, Architecture Realizes, and Optimization Selects

推理捷径与价值对称性：对称性允许什么、架构实现什么以及优化选择什么

Xin Xu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 该研究分析神经符号系统的推理捷径，发现现有框架的关键定义不适用于其评估的基准，重新测量揭示无法解释的对比例与可证明结构相关，还明确了对称性惰性、自同构存在性等问题的计算复杂度，区分了对称性允许与优化选择的内容。

Comments 55 pages, 2 figures, 8 tables

MERA: Model Evolution and Routing with Skill Adaptation for Agentic Systems at Scale

MERA：面向大规模智能体系统的技能适配型模型演化与路由

Yuhang Yao, Zeyu Wang, Wanyi Chen, Tongyun Yang, Yuhang Han, Jie Xiao, Chengke Bao, Tianyi Zhao, Lynn Ai, Eric Yang, Tianyu Shi

机构 * Gradient ； Soochow University（苏州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 MERA以单模型调用为适应单元，通过多轮适配提升小模型能力，结合带验证器回退的成本校准路由，在HumanEval+MBPP、TAU-2等数据集上实现小模型性能提升与成本降低。

Comments Preliminary version in CAIS RL-Eval

Cracks in the Foundation: Seemingly Minor Architectural Choices Impact Long Context Extension

基础的裂痕：看似微小的架构选择会影响长上下文扩展

Amanda Bertsch, Luca Soldaini, Matthew R. Gormley, Graham Neubig, Hannaneh Hajishirzi, Kyle Lo, Dirk Groeneveld

机构 * Ai2 ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 该研究发现，Olmo、Llama、Qwen等稠密模型系列的四个微小架构决策会复合降低长上下文性能，结合三个及以上选择可使性能降47%，经17万余GPU小时训练发布OlmPool，其部分模型长上下文性能优于Llama 3。

Comments 29 pages; accepted to COLM 2026

SeFaR: Semantic Feature-aware Robustness Testing of Deep Neural Networks

SeFaR：面向深度神经网络的语义特征感知鲁棒性测试

Nusrat Jahan Mozumder, Divya Gopinath, Corina Pasareanu, Matthew Dwyer

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； KBR Inc.（KBR公司） ； NASA Ames（美国国家航空航天局艾姆斯研究中心） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 SeFaR是一个以语义特征为核心的视觉模型鲁棒性测试框架，可在保留需求满足性的前提下，生成测试输入以识别影响模型决策的特征，进而发现故障并关联相关特征。

Frontier AI performance across the business disciplines: a case-grounded benchmark of knowledge work and analytical reasoning

跨商业学科的前沿人工智能性能：基于案例的知识工作和分析推理基准

Ajay Patel, Kartik Hosanagar, Ramayya Krishnan, Chris Callison-Burch, Karim Lakhani

机构 * The Wharton School, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学沃顿商学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Harvard Business School, Harvard University（哈佛大学哈佛商学院） 纠错

AI总结 研究针对人工智能在白领分析性知识工作衡量上的差距，利用顶尖商学院案例教学法构建BusinessCaseBench基准，发现前沿AI模型在此基准上得分高且能力提升快，为商学院及相关职业角色带来启示。

Infra-Bayesian Reinforcement Learning Agents Outperform Classical RL For Worst-Case Robustness

Infra-Bayesian 强化学习智能体在最坏情况鲁棒性上优于经典强化学习

Manish Aryal, Faiyaz Azam, Agnivo Banerjee, Syed Mahir Ahamed, Sai Sidhanth Manoharan Jayanthi, Allegra Laro, Clément Legentilhomme, Andrew Lin, Florian Lorkowski, Marina Pérez del Valle, Radman Rakhshandehroo, Patric Rommel, Emanuel Ruzak, Nathan Theng, Paul Yushin Rapoport

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； WorldQuant University（WorldQuant大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Aix-Marseille University（阿维尼翁-马赛大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； University of Buenos Aires（布宜诺斯艾利斯大学） ； California State University, Fresno（弗雷斯诺加州州立大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

AI总结 针对经典强化学习在模型误设和策略依赖不确定性下的失败，提出 Infra-Bayesian 框架，通过区分概率不确定性和 Knightian 不确定性并采用最坏情况决策，在有限状态无状态决策问题中实现更低的最坏情况遗憾。

Comments RLC 2026: Accepted to Finding the Frame Workshop

No Single Best Model for Diversity: Learning a Router for Sample Diversity

没有单一最佳模型用于多样性：学习一个路由器以实现样本多样性

Yuhan Liu, Fangyuan Xu, Vishakh Padmakumar, Daphne Ippolito, Eunsol Choi

机构 * New York University（纽约大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文研究了如何通过路由器选择最佳模型以生成多样化的响应，发现无单一模型在广泛提示下表现最佳，且在不同数据集上具有泛化能力。

Comments Accepted to COLM 2026

The Hidden Puppet Master: Predicting Human Belief Change in Manipulative LLM Dialogues

隐藏的提线人：预测操纵性大语言模型对话中的人类信念变化

Jocelyn Shen, Amina Luvsanchultem, Jessica Kim, Kynnedy Smith, Valdemar Danry, Kantwon Rogers, Hae Won Park, Maarten Sap, Cynthia Breazeal

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出PUPPET框架，通过分析1035个人类与LLM交互数据，揭示当前安全范式在检测操纵策略与信念变化幅度之间的关键断层，证明先进LLM对人类信念易感性的系统低估。

Comments Accepted to COLM 2026