Fudan University（复旦大学）

Agentopia: Long-Term Life Simulation and Learning in Agent Societies

Agentopia: 智能体社会中的长期生活模拟与学习

Xintao Wang, Sirui Zheng, Hongqiu Wu, Weiyuan Li, Jen-tse Huang, Minghao Zhu, Can Zu, Qi Deng, Jiawei Wang, Qianyu He, Heng Wang, Xiaojian Wu, Yunzhe Tao

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出Agentopia框架，模拟100个智能体在10年内的社会生活，通过生命奖励训练LLM，提升其社交智能，并在角色扮演基准上取得15.6%的提升。

Comments 79 pages, 19 figures

MMAE: A Massive Multitask Audio Editing Benchmark

MMAE：大规模多任务音频编辑基准

Ziyang Ma, Ruiqi Yan, Ruiyang Xu, Jie Fang, Zhikang Niu, Yi-Wen Chao, Wenming Tu, Tianrui Wang, Auden, Qi Chen, Wenxi Chen, Jiaying Chi, Yanru Huo, Zixuan Jiang, Xiquan Li, Yalin Li, Junxi Liu, Minghao Liu, Binghao Qiang, Yijia Shan, Zheshu Song, Tian Tan, Zixiang Wang, Zeyu Xie, Zhifei Xie, Xiaoyu Xing, Qixiang Xu, Chen Yang, Guanrou Yang, Shan Yang, Yifan Yang, Steve Yves, Haotian Zhang, Haina Zhu, Kai Yu, Liefeng Bo, Eng-Siong Chng, Xie Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯 Hunyuan 团队） ； Tianjin University（天津大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出首个面向通用指令音频编辑的综合评估基准MMAE，涵盖7种音频模态、6级任务复杂度和8种操作类型，通过2000个样本和基于评分标准的评估框架揭示当前模型在精确执行和结构鲁棒性上的严重不足。

Comments Open-Source at https://github.com/ddlBoJack/MMAE

From Correctness to Utility: Gain-Based Prefix Evaluation for LLM Reasoning

从正确性到效用：基于增益的LLM推理前缀评估

Yuhang Zhou, Yixin Cao, Guangnan Ye

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 提出前缀增益概念，训练前缀效用模型（PUM）通过成对排序目标评估推理前缀对成功率的提升，在数学推理任务中优于传统正确性评估。

Coarse-to-Control: Action-Token Planning for Vision-Language-Action Models

粗到细控制：面向视觉-语言-动作模型的行动令牌规划

Jinhao Wu, Shiduo Zhang, Yicheng Liu, Xiaopeng Yu, Sixian Li, Siyin Wang, Hang Zhao, Jing Huo, Yang Gao, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出Coarse-to-Control框架，在动作令牌空间中引入原生规划，通过先预测粗粒度动作令牌序列再生成可执行动作，提升长程任务性能。

AdaGRPO: A Capability-Aware Adaptive Enhancement for Flow-based GRPO

AdaGRPO: 一种面向基于流的GRPO的能力感知自适应增强方法

Jiazi Bu, Pengyang Ling, Yujie Zhou, Yibin Wang, Yuhang Zang, Tianyi Wei, Xiaohang Zhan, Jiaqi Wang, Tong Wu, Xingang Pan, Dahua Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； CPII under InnoHK（InnoHK下的CPII） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 提出AdaGRPO，通过在线课程过滤策略和跨层级优势融合，解决流模型GRPO中提示选择随机和优势估计缺乏全局视角的问题，提升训练稳定性和性能。

Comments Project Website: https://bujiazi.github.io/adagrpo.github.io/