Fudan University（复旦大学）

Look Ahead Before You Distill: Future Trajectory Validation of Teacher Guidance for Agentic On-Policy Distillation

蒸馏前先前瞻：智能体策略内蒸馏中教师指导的未来轨迹验证

Chishui Chen, Yaoyou Fan, Te Sun, Yi Yang, Chenghao Sun, Delin Mao, Hongbo Qiao, Zuowei Zhang, Junxi Wang, Chenxing Sun, Yangen Hu, Lu Pan, Xuyang Liu, Linfeng Zhang

机构 * Meituan LongCat Interaction（美团龙猫交互） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Jilin University（吉林大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 该研究针对策略内蒸馏的学生轨迹偏差问题，提出FutureBridge-OPD方法，在多任务基准上显著优于现有方法，代码公开可用。

Comments 15 pages, 5 figures

CardioBench: A Real-World Data Benchmark for Evaluating Large Language Models in Clinically Authentic Cardiovascular Care Scenarios

MyoCardBench：用于评估临床真实心血管护理场景中大型语言模型的真实世界数据基准

Xiao Li, Mouxiao Bian, Zhaodi Wu, Sijie Ren, Juechen Chen, Lu Lu, Jingru Ding, Yun Zhong, Jie Xu, Yixiu Liang, Junbo Ge

机构 * Shanghai Institute of Cardiovascular Diseases（上海市心血管病研究所） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Minhang Hospital, Fudan University（复旦大学附属闵行医院） 纠错

AI总结 该研究开发MyoCardBench真实世界基准评估大语言模型在心血管护理场景的性能，涵盖多任务数据集，经专家注释审核。7个模型在零样本设置下输出，GPT-5.4表现最佳。此基准为评估模型提供框架，助于发现优势与不足。

Can Post-Training Transform LLMs into Causal Reasoners?

训练后能否将大语言模型转变为因果推理者？

Junqi Chen, Sirui Chen, Chaochao Lu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Library（上海人工智能图书馆） ； Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 本文通过CauGym数据集评估了训练后方法对LLM因果推理能力的提升，发现适当训练可使小型模型在因果推理任务中超越大模型。