Imperial College London（帝国理工学院）

The Count Is There, but Misaligned: Understanding and Correcting Counting Failures in VLMs

计数存在但未对齐：理解和纠正视觉语言模型中的计数失败

Ahmed Oumar El-Shangiti, Abzal Nurgazy, Hilal AlQuabeh, Nikolai Rozanov, Kentaro Inui

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 研究视觉语言模型计数失败问题，通过对VLM激活进行探测训练及分析，发现其虽常编码正确计数但输出错误，提出探测器引导的自校正方法，在不更新参数时提高计数准确率，揭示内部知识与模型输出差距并提供改进工具。

KV-PRM: Efficient Process Reward Modeling via KV-Cache Transfer for Multi-Agent Test-Time Scaling

KV-PRM：通过KV缓存转移实现高效的过程奖励建模以进行多智能体测试时扩展

Peng Kuang, Haibo Jin, Xiaoyu Han, Yanli Wang, Xiaopeng Yuan, Ye Yu, Kaidi Xu, Haohan Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 研究针对现有基于文本的过程奖励模型在长多智能体展开中评分成本高的问题，提出KV-PRM，通过读取KV缓存降低评分成本，经理论证明和实验验证，该模型在多基准测试及多种TTS方法下表现优异，大幅减少计算资源消耗。

Contract-Based Compositional Shielding for Safe Multi-Agent Reinforcement Learning

基于合约的组合屏蔽实现安全多智能体强化学习

Omar Adalat, Edwin Hamel-De le Court, Francesco Belardinelli

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

AI总结 提出一种去中心化屏蔽方法，通过合约机制协调智能体局部LTL安全义务，在无集中运行时控制下保证全局安全并优化团队奖励。

Comments Accepted to EUMAS 2026, the 23rd European Conference on Multi-Agent Systems

Towards Shutdownable Agents: Generalizing Stochastic Choice in RL Agents and LLMs

迈向可关闭的智能体：在强化学习智能体和大语言模型中推广随机选择

Carissa Cullen, Harry Garland, Alexander Roman, Louis Thomson, Christos Ziakas, Elliott Thornley

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； New College of Florida（佛罗里达新学院） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文提出DReST奖励函数，通过惩罚重复选择相同长度轨迹来训练智能体在不同轨迹长度间随机选择并有效追求目标，实验表明DReST训练的智能体在未见过的场景中表现出更高的有用性和中立性。