Princeton University（普林斯顿大学）

Cognitive Models and AI Algorithms Provide Templates for Designing Language Agents

认知模型和AI算法为设计语言代理提供模板

Ryan Liu, Dilip Arumugam, Cedegao E. Zhang, Sean Escola, Xaq Pitkow, Thomas L. Griffiths

机构 * Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； Department of Brain and Cognitive Sciences, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院脑科学与认知科学系） ； Zuckerman Mind Brain Behavior Institute（祖克曼心智大脑行为研究所） ； Department of Psychiatry, Columbia University（哥伦比亚大学精神医学系） ； Neuroscience Institute（神经科学研究所） ； Department of Machine Learning, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器学习系） ； Department of Psychology, Princeton University（普林斯顿大学心理学系） 纠错

AI总结 本文提出利用认知模型和AI算法设计语言代理的模板，旨在开发更有效且可解释的语言代理。

UpSkill: Mutual Information Skill Learning for Structured Response Diversity in LLMs

UpSkill: 为大语言模型的结构化响应多样性进行互信息技能学习

Devan Shah, Owen Yang, Daniel Yang, Chongyi Zheng, Benjamin Eysenbach

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 UpSkill通过互信息技能学习提升大语言模型在结构化响应多样性中的表现，提高pass@k准确性而不影响pass@1。

Comments First two authors equal contribution. 29 pages total (11 pages main text), 10 figures, 10 tables. Project website: https://dshah.io/upskill/

PolicyPad: Collaborative Prototyping of LLM Policies

PolicyPad: LLM策略协同原型设计

K. J. Kevin Feng, Tzu-Sheng Kuo, Quan Ze Chen, Inyoung Cheong, Kenneth Holstein, Amy X. Zhang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 PolicyPad通过结合用户体验原型设计方法，为LLM策略协作设计提供交互式支持，提升政策制定的协作效率与反馈质量。

Comments CHI 2026 paper. Supplementary materials: https://docs.google.com/document/d/1jBmKXusoWmCHfwpmNhSTJtbwZ5fwVWLNppKeqqd_-pY/edit?usp=sharing