Harvard University（哈佛大学）

OpenThoughts-Agent: Data Recipes for Agentic Models

OpenThoughts-Agent: 智能体模型的数据配方

Negin Raoof, Richard Zhuang, Marianna Nezhurina, Etash Guha, Atula Tejaswi, Ryan Marten, Charlie F. Ruan, Tyler Griggs, Alexander Glenn Shaw, Hritik Bansal, E. Kelly Buchanan, Artem Gazizov, Reinhard Heckel, Chinmay Hegde, Sankalp Jajee, Daanish Khazi, Emmanouil Koukoumidis, Xiangyi Li, Hange Liu, Shlok Natarajan, Harsh Raj, Nicholas Roberts, Ethan Shen, Nishad Singhi, Michael Siu, Ashima Suvarna, Hanwen Xing, Patrick Yubeaton, Robert Zhang, Leon Liangyu Chen, Xiaokun Chen, Steven Dillmann, Saadia Gabriel, Xunyi Jiang, Anurag Kashyap, Boxuan Li, Yein Park, Minh Pham, Sujay Sanghavi, Lin Shi, Ke Sun, Yixin Wang, Zhiwei Xu, Erica Zhang, Siyan Zhao, Wanjia Zhao, Jenia Jitsev, Alex Dimakis, Benjamin Feuer, Ludwig Schmidt

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； JSC（于利希超级计算中心） ； LAION ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Bespoke Labs ； Laude Institute ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Harvard University & Harvard Medical School（哈佛大学与哈佛医学院） ； TU Munich & Munich Center for Machine Learning（慕尼黑工业大学与慕尼黑机器学习中心） ； New York University（纽约大学） ； Medical University of South Carolina（南卡罗来纳医科大学） ； The LLM Data Company ； BenchFlow ； Independent Researcher（独立研究员） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Amazon（亚马逊） ； Microsoft（微软） ； Korea University（高丽大学） ； Cornell Tech（康奈尔科技） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 提出全开放数据筛选流水线，通过100多次消融实验研究任务来源与多样性，构建10万样本训练集，在7个智能体基准上平均44.8%准确率，较最强开源模型提升3.9个百分点。

Data Augmentation: A Fourier Analysis Perspective

数据增强：傅里叶分析视角

Behrooz Tahmasebi, Melanie Weber, Stefanie Jegelka

机构 * Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院） ； Technical University of Munich (CIT, MCML, MDSI) and MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL)（慕尼黑工业大学（CIT、MCML、MDSI）和麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）） 纠错

AI总结 通过傅里叶分析和有限群表示论，研究部分数据增强能否达到与完全增强相同的统计收益，证明在广泛学习问题中部分增强可达到极小极大最优率，并给出精确不变性需要全群平均的不可行性结果。

Comments 42 pages, 1 figure. Published at COLT 2026

Journal ref Conference on Learning Theory (COLT) 2026

Predicting Poets' Origins from Verse: A Computational Analysis of Regional Linguistic Fingerprints in the Complete Tang Poems

从诗句预测诗人籍贯：全唐诗中地域语言指纹的计算分析

Chi-Sheng Chen, Hung-Yun Liu

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 通过全唐诗和CBDB数据，使用字符n-gram TF-IDF和领域特征，以多类分类预测诗人籍贯，发现语言距离随地理距离衰减、南北可分性随时间变化等历史意义。

Closing the Loop: Formally Verified Law as a Reward Signal for Self-Improving Legal AI

闭环：形式化验证的法律作为自我改进法律AI的奖励信号

Armin Heydari, Torben Leowald

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 提出一种架构，通过LLM驱动的形式化转换和验证内核，为法律AI提供可验证的奖励信号，实现闭环强化学习，并在多个法律领域展示其优势。

Comments 14 pages, no figures