Stanford University（斯坦福大学）

One Frozen Simulator Is Not Enough: Simulator Collapse in Multi-Agent RL

单个冻结模拟器不够：多智能体强化学习中的模拟器崩溃问题

Simon Yu, Nicholas Tomlin, Marwa Abdulhai, Ximing Lu, Derek Chong, Abe Hou, Dilara Soylu, Sergey Levine, Christopher D. Manning, Weiyan Shi

机构 * Northeastern University（东北大学） ； New York University（纽约大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 针对人机交互多智能体强化学习中单个LLM模拟器导致的策略泛化缺陷，提出Verbalized Sampling和Co-Training两种方案，在多轮基准测试和真实用户研究中显著提升了性能，发布了开源框架SCOPE。

Comments 42 pages, 29 figures

Mitigating Bias in Locally Constrained Decoding via Tractable Proposals

通过可处理提议缓解局部约束解码中的偏差

Meihua Dang, Linxin Song, Honghua Zhang, Jieyu Zhao, Guy Van den Broeck, Stefano Ermon

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 针对局部约束解码中因短视掩码导致的采样偏差，提出基于张量化有限自动机的全局约束解码提议和概率全局约束解码提议，结合序贯蒙特卡洛方法实现无偏采样，在函数调用、关键词生成和SQL生成任务中显著减少所需粒子数并加速收敛。

Comments ICML 2026

Annealed Softmax Greedy in Many-Armed Bayesian Bandits

多臂贝叶斯老虎机中的退火Softmax贪婪算法

William Overman, Mohsen Bayati

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文研究退火Softmax贪婪算法在多臂贝叶斯伯努利老虎机中的贝叶斯遗憾，证明在先验满足线性上尾条件（β=1的β正则性）时，算法达到接近最优的贝叶斯遗憾率，并与RLVR方法形成结构类比。

Comments Appeared in Reinforcement Learning Conference, 2026

Spectral Progressive Diffusion for Efficient Image and Video Generation

频域渐进扩散用于高效图像和视频生成

Howard Xiao, Brian Chao, Lior Yariv, Gordon Wetzstein

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种频域渐进扩散框架，通过在预训练扩散模型的去噪轨迹中逐步提高分辨率，实现高效的图像和视频生成，同时改进了效率和质量。

Comments Project website at this https URL (https://howardxiao.ca/speed)

The Optimal Sample Complexity of Multiclass and List Learning

多类和列表学习的最优样本复杂性

Chirag Pabbaraju

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究确定多类和列表学习的最优样本复杂性依赖于DS维度，证明了DS维度上限与最大超图密度的关系，解决了长期存在的猜想。

Comments new bounds for agnostic list learning

Grounding Robot Generalization in Training Data via Retrieval-Augmented VLMs

通过检索增强的视觉语言模型实现机器人在训练数据中的泛化

Jensen Gao, Dorsa Sadigh, Sandy Huang, Dhruv Shah

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 本文提出RADAR框架，通过检索和视觉语言模型分析，评估机器人策略在不同场景下的泛化能力，验证了其在大规模数据集中的有效性。

Comments IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

SimulRAG: Simulator-based RAG for Grounding LLMs in Long-form Scientific QA

SimulRAG：基于模拟器的检索增强生成（RAG）框架，用于将大型语言模型（LLMs）落地到长篇科学问答任务中

Haozhou Xu, Dongxia Wu, Matteo Chinazzi, Ruijia Niu, Rose Yu, Yi-An Ma

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 针对LLMs在长篇科学问答中易幻觉的问题，本文提出SimulRAG框架，引入UE+SBA机制，发布相关基准，实验表明其信息量与事实性较基线分别提升30.4%、16.3%

Comments Haozhou Xu and Dongxia Wu are co-first authors