Stanford University（斯坦福大学）

Generative Augmented Inference of LLM-generated Data for Market Research: Theory and Empirical Evidence

生成式增强推断

Cheng Lu, Mengxin Wang, Dennis J. Zhang, Heng Zhang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出生成式增强推断（GAI）框架，将AI输出视为学习真实标签的高维信息特征而非代理，通过非参数方法建模，实现人机数据联合的一致估计和有效推断，在随机标注下渐近效率严格优于仅用人类数据。

In-the-Flow Agentic System Optimization for Effective Planning and Tool Use

用于有效规划和工具使用的流内智能体系统优化

Zhuofeng Li, Haoxiang Zhang, Seungju Han, Sheng Liu, Jianwen Xie, Yu Zhang, Yejin Choi, James Zou, Pan Lu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Lambda Website（Lambda网站） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型中工具增强方法的不足，提出可训练的流内智能体框架AgentFlow及Flow-GRPO训练方法，通过协调模块优化规划器，在多基准测试中表现优异，展现流内优化优势。

Comments 47 pages, 12 figures. ICLR 2026 Oral. Project website: https://agentflow.stanford.edu/