Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

LLM-as-a-Tutor: Policy-Aware Prompt Adaptation for Non-Verifiable RL

大语言模型作为导师：不可验证强化学习中的策略感知提示适应

Yujin Kim, Namgyu Ho, Sangmin Hwang, Joonkee Kim, Yongjin Yang, Sangmin Bae, Seungone Kim, Jaehun Jung, Se-Young Yun, Hwanjun Song

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Upstage ； University of Toronto（多伦多大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 针对不可验证强化学习中训练提示静态导致的问题，提出LLM-as-a-Tutor框架，让大语言模型从评判扩展为导师，通过对比策略展开检测无挑战性提示并添加约束，提升性能。

Capability Provenance in Language Models: A Case Study in Social Reasoning

社会推理从何而来？语言模型中的能力来源

Glenn Matlin, Chandreyi Chakraborty, Saehee Eom, Mika Okamoto, Rayan Castilla, Louis Jaburi, Alvin Deng, Taywon Min, Lucia Quirke, Stella Biderman, Mark Riedl

机构 * Georgia Institute of Technology, College of Computing（佐治亚理工学院计算学院） ； MATS Program（MATS项目） ； EleutherAI ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能学院） ； Georgia Tech AI Safety Initiative（佐治亚理工学院人工智能安全倡议） 纠错

AI总结 通过训练数据归因方法，发现OLMo3-7B中社会推理和STEM推理依赖于不同的预训练语料区域，且推理层面的差异比知识层面更显著。

Comments 120 pages. Published as a conference paper at COLM 2026

AgentPSO: Evolving Agent Reasoning Skill via Multi-agent Particle Swarm Optimization

AgentPSO: 通过多智能体粒子群优化进化智能体推理能力

Hyunmin Hwang, Jaemin Kim, Choonghan Kim, Hangeol Chang, Jong Chul Ye

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 AgentPSO通过多智能体粒子群优化框架，使智能体在任务中进化推理能力，通过结合自身经验与群体最优技能，提升个体与集体推理性能，实验证明其优于静态单智能体和测试时多智能体方法。

Comments The 3rd AI for Math Workshop at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), Seoul, South Korea, 2026

Switching Theory for Q-Learning

Q学习的Lyapunov认证直接切换理论

Donghwan Lee

机构 * Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本文提出一种基于直接随机切换系统的Q学习分析方法，通过联合谱半径定义漂移率，推导出有限时间最终迭代界。