Freeform Preference Learning for Robotic Manipulation
自由形式偏好学习用于机器人操作
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出自由形式偏好学习（FPL），通过自然语言定义偏好轴并学习语言条件奖励模型，在长时域操作任务中比稀疏奖励和二元偏好方法提升38个百分点，支持行为组合与测试时策略引导。
高校专区
Stanford University（斯坦福大学）
BioInsight: Multi-Agent Orchestration for Interactive Biomedical Knowledge Discovery
BioInsight: 面向交互式生物医学知识发现的多智能体编排
机构 * Peking University（北京大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出多智能体系统BioInsight，通过交互式界面生成替代静态报告，实现疾病证据的组织、推理与可视化，在多项生物医学任务中取得最优性能。
Comments Update some experiments and contents
Local-Time Riemannian Score Matching on the Quantum Pure-State Manifold
随机薛定谔扩散模型用于纯态集合生成
机构 * RIKEN iTHEMS ； RIKEN AIP ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
AI总结 本文提出随机薛定谔扩散模型（SSDMs），在复射影空间CP^{d-1}上构建基于分数的生成框架，通过局部欧几里得奥本海姆-乌尔申贝格近似实现无解析过渡密度的训练，提升量子机器学习的泛化能力。
Backtranslation Augmented Direct Preference Optimization for Neural Machine Translation
反向翻译增强的直接偏好优化用于神经机器翻译
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 提出基于直接偏好优化的强化学习后训练框架，利用通用文本语料和专家反馈纠正神经机器翻译错误，在英德翻译任务上将COMET分数从0.703提升至0.747。
Comments 5 pages, 2 figures
Curriculum-Guided Layer Scaling for Language Model Pretraining
用于语言模型预训练的课程引导层缩放
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 受人类认知发展启发，提出课程引导层缩放框架，通过渐进式层堆叠使数据难度与模型增长同步，在不同参数规模预训练并分层数据，提升模型泛化及零样本性能。
Comments Accepted to ICML 2026. Code available at https://github.com/su-karanps/cgls
Rethinking Inference-Time Scaling: Efficiency Limits and Linguistic Signals
重新思考推理时缩放：效率极限与语言信号
机构 * Duke University（杜克大学） ； Together AI ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 本研究分析推理时缩放的效率极限，发现非推理模型存在无法突破的推理底线，多数投票优于复杂框架，还识别出正确性的语言信号，为高效推理智能体提供了新路径。
Comments update figures, writings
