New York University（纽约大学）

Improving the Efficiency of Language Agent Teams with Adaptive Task Graphs

通过自适应任务图提高语言代理团队的效率

Elizabeth Mieczkowski, Alexander Ku, Tiwalayo Eisape, Dilip Arumugam, John Matters, Katherine M. Collins, Ilia Sucholutsky, Thomas L. Griffiths

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； MIT（麻省理工学院） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文提出LATTE框架，通过自适应任务图提升语言代理团队效率，减少资源消耗并提高协作准确性。

Do Melody and Rhythm Coevolve?

旋律与节奏是否共进化？

Harin Lee, Rainer Polak, Manuel Anglada-Tort, Marc Schönwiesner, Minsu Park, Nori Jacoby

机构 * University of Cambridge, UK（剑桥大学，英国） ； RITMO Centre for Interdisciplinary Studies in Rhythm, Time and Motion, University of Oslo, Norway（节奏、时间与运动跨学科研究中心，奥斯陆大学，挪威） ； Department of Psychology, Goldsmiths College, University of London, UK（心理学系，伦敦大学金史密斯学院，英国） ； Department of Life Sciences, Leipzig University, Germany（生命科学系，莱比锡大学，德国） ； Division of Social Science, New York University Abu Dhabi, UAE（社会科学系，阿布扎赫尔新 york 大学，阿联酋） ； Department of Psychology, Cornell University, USA（心理学系，康奈尔大学，美国） 纠错

AI总结 研究通过分析27628首歌曲的旋律和节奏数据，发现两者在文化间存在差异，但节奏多样性与民族语言多样性相关，而旋律多样性无此关联，表明二者可能受不同文化压力影响。

Comments 6 pages, 3 figures, to be included in Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society

On the optimization dynamics of RLVR: Gradient gap and step size thresholds

关于RLVR优化动态：梯度间隙和步长阈值

Joe Suk, Yaqi Duan

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文通过分析RLVR训练过程，提出梯度间隙概念，揭示收敛依赖于更新方向与梯度间隙的对齐，并推导出步长阈值，解释了实践中长度归一化提升稳定性及固定学习率下成功率无法达到100%的原因。

AdaGATE: Adaptive Gap-Aware Token-Efficient Evidence Assembly for Multi-Hop Retrieval-Augmented Generation

AdaGATE：适应性间隙感知的令牌高效证据组装用于多跳检索增强生成

Yilin Guo, Yinshan Wang, Yixuan Wang

机构 * Center for Data Science（数据科学中心） ； New York University（纽约大学） ； Tandon School of Engineering（泰顿工程学院） 纠错

AI总结 AdaGATE通过适应性间隙感知修复和令牌高效证据选择，提升多跳RAG在不完美检索下的鲁棒性，实现最佳证据F1得分。

Comments 10 pages, 4 figures, 2 tables

Position: agentic AI orchestration should be Bayes-consistent

位置：代理AI协调应具有贝叶斯一致性

Theodore Papamarkou, Pierre Alquier, Matthias Bauer, Wray Buntine, Andrew Davison, Gintare Karolina Dziugaite, Maurizio Filippone, Andrew Y. K. Foong, Vincent Fortuin, Dimitris Fouskakis, Jes Frellsen, Eyke Hüllermeier, Theofanis Karaletsos, Mohammad Emtiyaz Khan, Nikita Kotelevskii, Salem Lahlou, Yingzhen Li, Fang Liu, Clare Lyle, Thomas Möllenhoff, Konstantina Palla, Maxim Panov, Yusuf Sale, Kajetan Schweighofer, Artem Shelmanov, Siddharth Swaroop, Martin Trapp, Willem Waegeman, Andrew Gordon Wilson, Alexey Zaytsev

机构 * ESSEC Business School（ESSEC商学院） ； VinUniversity（文大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； Pyramidal Inc.（Pyramidal公司） ； University of Notre Dame（诺特大学） ； Cognizant AI Lab（Cognizant人工智能实验室） ； University College London（伦敦大学学院） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Ghent University（根特大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文探讨了在代理AI系统中，贝叶斯原则在协调层的应用，而非LLM参数，以提升决策一致性和协作效率。

Comments Accepted for publication at ICML 2026