Harvard University（哈佛大学）

TRIAGE: Role-Typed Credit Assignment for Agentic Reinforcement Learning

TRIAGE：面向智能体强化学习的角色类型化信用分配

Yuanda Xu, Zhengze Zhou, Hejian Sang, Xiaomin Li, Jiaxin Zhang, Xinchen Du, Sen Na, Zhipeng Wang, Alborz Geramifard

机构 * LinkedIn Corporation（领英公司） ； Harvard University（哈佛大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 提出TRIAGE框架，通过角色类型化信用分配修正GRPO仅依赖结果信用的盲点，在ALFWorld等任务中提升成功率并减少交互步数。

Adaptive Multi-Round Allocation with Stochastic Arrivals

自适应多轮分配与随机到达

Yuqi Pan, Davin Choo, Haichuan Wang, Milind Tambe, Alastair van Heerden, Cheryl Johnson

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； University of Witwatersrand（沃特沙兰大学） 纠错

AI总结 研究了受适应性网络招募启发的序列资源分配问题，提出基于截断概率生成函数的动态规划算法，实现多项式复杂度的多轮分配方案，并分析了模型误差下的鲁棒性。

Comments Accepted into ICML 2026

The Illusion-Illusion: Vision Language Models See Illusions Where There Are None

错觉-错觉：视觉语言模型在不存在错觉的地方看到错觉

Tomer Ullman

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 研究通过给视觉语言模型呈现不应引发处理错误的‘错觉-错觉’，发现许多模型会误将其视为错觉，揭示了模型存在基本处理错误，此失败是文献中更广泛失败的一部分。

Comments 9 pages, 5 figures

Octopus: On-device language model for function calling of software APIs

章鱼：用于软件API函数调用的设备端语言模型

Wei Chen, Zhiyuan Li, Mingyuan Ma

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 研究利用设备端大语言模型调用软件API，通过编译数据集微调不同参数模型，提升其API交互能力，提出条件掩码技术和新基准，经微调的Octopus模型在API调用上性能超GPT-4，推动自动化软件开发和API集成。