Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Autonomous Scientific Discovery via Iterative Meta-Reflection

通过迭代元反射实现自主科学发现

Bingchen Zhao, Sara Beery, Oisin Mac Aodha

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出DiscoPER框架，利用大语言模型进行开放式的自主科学发现，通过动态代码生成、统计检验和二阶推理机制，在iNatDisco基准上以72.7%假设支持率恢复8/9已知模式。

Dual-Informed Vertical Expansion for Multi-Objective Node Selection in Anytime Conflict-Based Search

双信息引导的垂直扩展用于任意时间冲突搜索中的多目标节点选择

Willem van Osselaer, Jiarui Li, Meshal Alharbi, Gioele Zardini

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出DIVE策略，通过最佳边界搜索与深度优先搜索结合，在保持最优性的同时减少搜索中断、提供早期可行解并降低内存占用。

Right in the Right Way: LM Training with Verifiable Rewards and Human Demonstrations

以正确的方式正确：结合可验证奖励和人类演示的LM训练

Mehul Damani, Isha Puri, Idan Shenfeld, Jacob Andreas

机构 * MIT EECS（麻省理工学院电气工程与计算机科学系） 纠错

AI总结 提出对抗生成器-判别器框架，在可验证奖励基础上加入人类演示信号，同时优化任务准确性和非可验证属性，在代码修复、故事生成等任务中提升人类相似度并减少奖励黑客行为。

SLIM-RL: Risk-Budgeted Random-Masking RL for Diffusion LLMs Without Trajectory Slicing

SLIM-RL: 无需轨迹切分的扩散LLM风险预算随机掩码强化学习

Ruikang Zhao, Zhenting Wang, Han Gao, Ligong Han

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； MBZUAI Institute of Foundation Models（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学基础模型研究所） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Red Hat AI Innovation（红帽人工智能创新实验室） ； MIT–IBM Watson AI Lab（麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出SLIM-RL方法，通过τ预算解码器控制每步提交风险，结合无迹随机掩码目标和自适应方差缩减技术，在不重构训练轨迹的情况下匹配或超越现有轨迹感知方法，在数学和代码任务上取得显著提升。

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