Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Let's Have a Conversation: Designing and Evaluating LLM Agents for Interactive Optimization

让我们交谈：设计和评估用于交互优化的LLM代理

Joshua Drossman, Alexandre Jacquillat, Sébastien Martin

机构 * Operations Research Center and Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院运筹学研究中心和斯隆管理学院） ； Kellogg School of Management, Northwestern University（西北大学凯洛格管理学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种可扩展的评估方法，通过对话评估优化代理，展示交互优化代理在解决学校调度问题时能获得更高质量的解决方案。

Overconfidence and Calibration in Medical VQA: Empirical Findings and Hallucination-Aware Mitigation

过度自信与校准在医学视觉问答中的研究：实证发现与幻觉意识缓解

Ji Young Byun, Young-Jin Park, Jean-Philippe Corbeil, Asma Ben Abacha

机构 * Johns Hopkins University, School of Medicine（约翰霍普金斯大学医学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Microsoft Healthcare & Life Sciences（微软医疗健康与生命科学） 纠错

AI总结 本文研究了医学VQA中VLMs的过度自信问题，发现校准方法如Platt缩放能有效提升校准精度，但无法提升预测区分度，提出幻觉意识校准方法以提高可靠性。

Tune to Learn: How Controller Gains Shape Robot Policy Learning

调谐以学习：控制器增益如何塑造机器人策略学习

Antonia Bronars, Younghyo Park, Pulkit Agrawal

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Improbable AI Lab（Improbable AI实验室） 纠错

AI总结 研究探讨了控制器增益对机器人策略学习的影响，发现策略克隆需合规性增益，强化学习需参数调优，仿真到现实转移受刚性增益影响。

Comments Equal contribution between first two authors; order determined by coin flip. Project website: https://younghyopark.me/tune-to-learn

DrugPlayGround: Benchmarking Large Language Models and Embeddings for Drug Discovery

DrugPlayGround：大型语言模型和嵌入式在药物发现中的基准测试

Tianyu Liu, Sihan Jiang, Fan Zhang, Kunyang Sun, Teresa Head-Gordon, Hongyu Zhao

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院和哈佛大学博德研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出DrugPlayGround框架，用于评估大型语言模型在生成药物物理化学特性、药物协同作用等文本描述方面的性能，同时通过专家解释验证模型的化学和生物推理能力。

Comments 29 pages, 6 figures

EGM: Efficient Visual Grounding Language Models

EGM: 高效视觉语义语言模型

Guanqi Zhan, Changye Li, Zhijian Liu, Yao Lu, Yi Wu, Song Han, Ligeng Zhu

机构 * NVIDIA（英伟达） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出EGM，通过生成大量中等质量token来提升小模型的视觉语义能力，实验证明其在效率和性能上优于大模型。

Glia: A Human-Inspired AI for Automated Systems Design and Optimization

Glia：一种受人类启发的AI，用于自动化系统设计与优化

Pouya Hamadanian, Pantea Karimi, Arash Nasr-Esfahany, Kimia Noorbakhsh, Joseph Chandler, Ali ParandehGheibi, Mohammad Alizadeh, Hari Balakrishnan

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 Glia通过人类启发的多智能体工作流利用大语言模型，生成可解释的系统设计，展示了AI在复杂系统问题中创造性和可理解性的能力。