Fudan University（复旦大学）

EVPO: Explained Variance Policy Optimization for Adaptive Critic Utilization in LLM Post-Training

EVPO：用于大语言模型后训练中自适应批评者利用的解释方差策略优化

Chengjun Pan, Shichun Liu, Jiahang Lin, Dingwei Zhu, Jiazheng Zhang, Shihan Dou, Songyang Gao, Zhenhua Han, Binghai Wang, Rui Zheng, Xuanjing Huang, Tao Gui, Yansong Feng

机构 * Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Qiji Zhifeng Co., Ltd.（上海启智科技有限公司） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出EVPO，通过监控批量方差并自适应切换基于批评者或批量均值估计，证明在每一步都能达到更小的方差。在四个任务中，EVPO优于PPO和GRPO。

LSTM-MAS: A Long Short-Term Memory Inspired Multi-Agent System for Long-Context Understanding

LSTM-MAS：一种受长短期记忆启发的多智能体系统用于长上下文理解

Yichen Jiang, Jiakang Yuan, Chongjun Tu, Peng Ye, Tao Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出LSTM-MAS多智能体系统，通过模仿LSTM的层次信息流和门控机制，解决长上下文处理中的误差累积和幻觉传播问题，实验表明在多个问答数据集上取得显著提升。

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SAGE-32B: Agentic Reasoning via Iterative Distillation

SAGE-32B：通过迭代蒸馏实现代理推理

Basab Jha, Firoj Paudel, Ujjwal Puri, Ethan Henkel, Zhang Yuting, Mateusz Kowalczyk, Mei Huang, Choi Donghyuk, Wang Junhao

机构 * SAGEA ； Tribhuwan University（特里布文大学） ； Vedas College（韦达学院） ； Madan Bhandari Memorial College（马丹·班达里纪念学院） ； Fudan University（复旦大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 SAGE-32B是一种专注于代理推理和长期规划的320亿参数语言模型，通过迭代蒸馏提升推理能力，在代理推理基准测试中表现出色。

Comments 23 Pages, 3 figures, 4 tables

FaithLens: Detecting and Explaining Faithfulness Hallucination

FaithLens：检测并解释忠实性幻觉

Shuzheng Si, Qingyi Wang, Haozhe Zhao, Yuzhuo Bai, Guanqiao Chen, Kangyang Luo, Gang Chen, Fanchao Qi, Minjia Zhang, Baobao Chang, Maosong Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； DeepLang AI ； Fudan University（复旦大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学香槟分校） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出FaithLens模型，通过合成训练数据和规则强化学习，有效检测并解释大语言模型中的忠实性幻觉，优于GPT-5.2和o3模型，提升可信度与效率。

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