Columbia University（哥伦比亚大学）

Orchard: An Open-Source Agentic Modeling Framework

Orchard：一个开源的智能体建模框架

Baolin Peng, Wenlin Yao, Qianhui Wu, Hao Cheng, Xiao Yu, Rui Yang, Tao Ge, Alessandro Sordoni, Xingdi Yuan, Yelong Shen, Pengcheng He, Tong Zhang, Zhou Yu, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出Orchard，一个开源的智能体建模框架，通过轻量级环境服务和三种智能体建模食谱，实现了跨领域可重用的智能体数据、训练和评估。

Tight Bounds for Learning Polyhedra with a Margin

具有边距的多面体学习的紧界

Shyamal Patel, Santosh Vempala

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种在误差ε内学习k个半空间交集的算法，时间复杂度为多项式乘以指数项，改进了以往工作并匹配了密码学和统计查询下界。