Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

MARS$^2$: Scaling Multi-Agent Tree Search via Reinforcement Learning for Code Generation

MARS$^2$：通过强化学习提升多智能体树搜索用于代码生成

Pengfei Li, Shijie Wang, Fangyuan Li, Yikun Fu, Kaifeng Liu, Kaiyan Zhang, Dazhi Zhang, Yuqiang Li, Biqing Qi, Bowen Zhou

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 MARS$^2$通过多智能体协作与树搜索结合，提升强化学习在代码生成中的性能，实验表明其在多种模型和训练设置下均有效。

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HUOZIIME: An On-Device LLM-enhanced Input Method for Deep Personalization

HUOZIIME：一种基于大语言模型的设备端输入法用于深度个性化

Baocai Shan, Yuzhuang Xu, Wanxiang Che

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨理工大学） 纠错

AI总结 本文提出HUOZIIME，一种基于大语言模型的设备端输入法，通过合成个性化数据训练基础模型，结合分层记忆机制实现高效个性化文本生成，实验表明其在设备端执行高效且个性化质量高。

Latent-Condensed Transformer for Efficient Long Context Modeling

基于MLA的潜在压缩Transformer用于高效长上下文建模

Zeng You, Yaofo Chen, Qiuwu Chen, Ying Sun, Shuhai Zhang, Yingjian Li, Yaowei Wang, Mingkui Tan

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； AIGCode ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pazhou Laboratory（琶洲实验室） 纠错

AI总结 本文提出Latent-Condensed Attention，通过在MLA的潜在空间内压缩上下文，减少计算成本和KV缓存，同时保持性能。

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