Northeastern University（东北大学）

OpenThoughts-Agent: Data Recipes for Agentic Models

OpenThoughts-Agent: 智能体模型的数据配方

Negin Raoof, Richard Zhuang, Marianna Nezhurina, Etash Guha, Atula Tejaswi, Ryan Marten, Charlie F. Ruan, Tyler Griggs, Alexander Glenn Shaw, Hritik Bansal, E. Kelly Buchanan, Artem Gazizov, Reinhard Heckel, Chinmay Hegde, Sankalp Jajee, Daanish Khazi, Emmanouil Koukoumidis, Xiangyi Li, Hange Liu, Shlok Natarajan, Harsh Raj, Nicholas Roberts, Ethan Shen, Nishad Singhi, Michael Siu, Ashima Suvarna, Hanwen Xing, Patrick Yubeaton, Robert Zhang, Leon Liangyu Chen, Xiaokun Chen, Steven Dillmann, Saadia Gabriel, Xunyi Jiang, Anurag Kashyap, Boxuan Li, Yein Park, Minh Pham, Sujay Sanghavi, Lin Shi, Ke Sun, Yixin Wang, Zhiwei Xu, Erica Zhang, Siyan Zhao, Wanjia Zhao, Jenia Jitsev, Alex Dimakis, Benjamin Feuer, Ludwig Schmidt

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； JSC（于利希超级计算中心） ； LAION ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Bespoke Labs ； Laude Institute ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Harvard University & Harvard Medical School（哈佛大学与哈佛医学院） ； TU Munich & Munich Center for Machine Learning（慕尼黑工业大学与慕尼黑机器学习中心） ； New York University（纽约大学） ； Medical University of South Carolina（南卡罗来纳医科大学） ； The LLM Data Company ； BenchFlow ； Independent Researcher（独立研究员） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Amazon（亚马逊） ； Microsoft（微软） ； Korea University（高丽大学） ； Cornell Tech（康奈尔科技） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 提出全开放数据筛选流水线，通过100多次消融实验研究任务来源与多样性，构建10万样本训练集，在7个智能体基准上平均44.8%准确率，较最强开源模型提升3.9个百分点。

On the Stability of Prompt Ranking in Large Language Model Evaluation

论大语言模型评估中提示排序的稳定性

Shaoshuai Du, Penghao Liang, Yixian Shen, Chuanqi Shi, Hang Zhang, Lun Wang

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Duke University（杜克大学） 纠错

AI总结 研究提示排序在常见评估变化下的稳定性，发现顶级提示常变导致选择不可靠，提出基于置信下限的稳定性感知选择策略以提高鲁棒性。

Constrained Variable Projection for Structured Problems

结构化问题的约束变量投影

Emanuele Zangrando, Sara Venturini, Francesco Rinaldi, Francesco Tudisco

机构 * Gran Sasso Science Institute（格兰萨索科学研究所） ； MOBS Lab（MOBS实验室） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Padova（帕多瓦大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 提出约束变量投影框架，将变量投影推广到带凸约束的分离非线性最小二乘问题，推导精确降梯度公式并设计条件梯度算法，在稀疏自编码等任务上提升效率。

Emergent Coordination in Multi-Agent Language Models

多智能体语言模型中的涌现协调

Christoph Riedl

机构 * D’Amore-McKim School of Business（达莫-麦克金商学院） ； Khoury College of Computer Sciences（科里学院计算机科学学院） ； Network Science Institute（网络科学研究所） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 研究探讨多智能体系统是否形成更高层次结构，提出信息论框架通过数据驱动方法检测动态涌现，验证身份差异化与目标互补性，揭示交互模式与集体智慧原理的关联。

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

Fine-Grained Open-Vocabulary Object Detection with Fined-Grained Prompts: Task, Dataset and Benchmark

细粒度开放词汇目标检测与细粒度提示：任务、数据集与基准

Ying Liu, Yijing Hua, Haojiang Chai, Yanbo Wang, TengQi Ye

机构 * department of software engineering, Northeastern University, China（软件工程系，东北大学，中国） 纠错

AI总结 本文提出3F-OVD任务，扩展细粒度监督目标检测至开放词汇场景，引入NEU-171K数据集，并提出简单有效的后处理技术。

Comments 8 pages, 4 figures, 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)