Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

FlowBot: Inducing LLM Workflows with Bilevel Optimization and Textual Gradients

FlowBot：通过双层优化和文本梯度诱导LLM工作流

Hongyeon Yu, Young-Bum Kim, Yoon Kim

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

AI总结 本文提出FlowBot，一种基于双层优化和文本梯度的数据驱动方法，自动诱导LLM代理和工作流，与人类设计的基线相比表现相当。

Adaptive Time Series Reasoning via Segment Selection

通过片段选择的自适应时间序列推理

Shvat Messica, Jiawen Zhang, Kevin Li, Theodoros Tsiligkaridis, Marinka Zitnik

机构 * harvard（哈佛大学） ； mit（麻省理工学院） ； mitll（MIT林肯实验室） ； hongkong（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 提出ARTIST框架，将时间序列推理建模为序列决策问题，通过控制器-推理器架构和强化学习自适应选择信息片段，提升推理准确率。

Comments ICML 2026

Large language models can effectively convince people to believe conspiracies

大语言模型能够有效地说服人们相信阴谋论

Thomas H. Costello, Kellin Pelrine, Matthew Kowal, Jasper Timm, Antonio A. Arechar, Jean-François Godbout, Adam Gleave, David Rand, Gordon Pennycook

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； York University（约克大学） ； Center for Research and Teaching in Economics（经济研究中心） ； MIT（麻省理工学院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Mila ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Regina（Regina大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型能否有效说服人们相信阴谋论，通过四项实验发现其既能增加也能降低阴谋信念，反驳效果更佳，特定提示可降低支持阴谋论有效性，还存在信息分享上的真理不对称，有潜在技术方案减轻风险。

Bridging the Gap between Newton-Raphson Method and Regularized Policy Iteration

弥合牛顿-拉夫逊方法与正则化策略迭代之间的差距

Zeyang Li, Chuxiong Hu, Yunan Wang, Guojian Zhan, Jie Li, Yao Lyu, Shengbo Eben Li

机构 * Laboratory for Information and Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology（信息与决策系统实验室，麻省理工学院） ； Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University（机械工程系，清华大学） ； College of Artificial Intelligence and the School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（人工智能学院和车辆与移动系统学院，清华大学） 纠错

AI总结 研究正则化策略迭代（RPI）的理论基础，证明其与牛顿-拉夫逊方法等价，实现统一收敛分析，得出RPI局部二次收敛性等结论，还研究了不精确策略评估下的RPI并提出新算法，推进了强化学习正则化理论理解与算法设计。