The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

Co-Evolution of Policy and Internal Reward for Language Agents

语言代理中策略与内部奖励的共演化

Xinyu Wang, Hanwei Wu, Jingwei Song, Shuyuan Zhang, Jiayi Zhang, Fanqi Kong, Tung Sum Thomas Kwok, Xiao-Wen Chang, Yuyu Luo, Chenglin Wu, Bang Liu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； McMaster University（麦克马斯特大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； DeepWisdom（深度智慧） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Mila（米拉研究所） 纠错

AI总结 本文提出Self-Guide方法，通过自动生成内部奖励实现推理和训练时的协同优化，提升语言代理性能。

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Smart Transfer: Leveraging Vision Foundation Model for Rapid Building Damage Mapping with Post-Earthquake VHR Imagery

智能迁移：利用视觉基础模型实现地震后高分辨率影像快速建筑损坏映射

Hao Li, Liwei Zou, Wenping Yin, Gulsen Taskin, Naoto Yokoya, Danfeng Hong, Wufan Zhao

机构 * Department of Geography, National University of Singapore（新加坡国立大学地理系） ； Urban Governance and Design Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）城市治理与设计学域） ； School of Environment and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology（中国矿业大学环境与空间信息学院） ； Disaster Management Institute, Istanbul Technical University（伊斯坦布尔技术大学灾害管理研究所） ； Department of Complexity Science and Engineering, University of Tokyo（东京大学复杂科学与工程系） ； School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） 纠错

AI总结 本文提出Smart Transfer框架，利用先进视觉基础模型实现快速建筑损坏映射，通过像素聚类和距离惩罚三元组策略提升跨区域迁移性能，为灾害响应提供可扩展的自动化解决方案。

UniRecGen: Unifying Multi-View 3D Reconstruction and Generation

UniRecGen：统一多视图3D重建与生成

Zhisheng Huang, Jiahao Chen, Cheng Lin, Chenyu Hu, Hanzhuo Huang, Zhengming Yu, Mengfei Li, Yuheng Liu, Zekai Gu, Zibo Zhao, Yuan Liu, Xin Li, Wenping Wang

机构 * Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of California, Irvine（加利福尼亚大学尔湾分校） 纠错

AI总结 UniRecGen融合了高效重建与生成模型，通过共享空间协作学习提升多视图3D模型的完整性和一致性，实验显示其在稀疏观测下生成更精确稳定的3D模型。

ClinicalReTrial: Clinical Trial Redesign with Self-Evolving Agents

临床试验重设计：具有自进化代理的临床试验重设计

Sixue Xing, Kerui Wu, Xuanye Xia, Meng Jiang, Jintai Chen, Tianfan Fu

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出ClinicalReTrial系统，通过自进化代理对临床试验协议进行迭代重设计，提升成功率并降低成本。

StructEval: Benchmarking LLMs' Capabilities to Generate Structural Outputs

StructEval: 对LLMs生成结构化输出能力的基准测试

Jialin Yang, Dongfu Jiang, Lipeng He, Sherman Siu, Yuxuan Zhang, Disen Liao, Zhuofeng Li, Huaye Zeng, Yiming Jia, Haozhe Wang, Benjamin Schneider, Chi Ruan, Wentao Ma, Zhiheng Lyu, Yifei Wang, Yi Lu, Quy Duc Do, Ziyan Jiang, Ping Nie, Wenhu Chen

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Shanghai University（上海大学） ； Independent Contributor（独立贡献者） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 StructEval通过生成和转换任务评估LLMs生成JSON、YAML等结构化格式的能力，揭示了先进模型在结构正确性上的显著差距。

Comments 24 pages, 8 figures, 14 tables