University of Toronto（多伦多大学）

Self-CriTeach: LLM Self-Teaching and Self-Critiquing for Improving Robotic Planning via Automated Domain Generation

Self-CriTeach: LLM 自我教学与自我批评用于通过自动领域生成提升机器人规划

Jinbang Huang, Zhiyuan Li, Yuanzhao Hu, Zhanguang Zhang, Mark Coates, Xingyue Quan, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚实验室） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

AI总结 本文提出Self-CriTeach框架，通过LLM自动生成符号规划领域，用于自我教学生成规划问题-计划对及自我批评生成结构化奖励信号，提升机器人规划性能与泛化能力。

Comments International Conference on Machine Learning (ICML) 2026

Grounded Chess Reasoning in Language Models via Master Distillation

通过大师蒸馏实现语言模型中的接地国际象棋推理

Zhenwei Tang, Qianfeng Wen, Seth Grief-Albert, Yahya Elgabra, Blair Yang, Honghua Dong, Ashton Anderson

机构 * Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Queen’s University（皇后大学） ； Coolwei AI Lab（Coolwei人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出大师蒸馏框架，将专家系统推理过程蒸馏为自然语言思维链，使4B参数模型C1在国际象棋中达到48.1%准确率，超越所有开源模型和多数前沿闭源系统。

Societal Alignment Frameworks Can Improve LLM Alignment

社会对齐框架可以改进大语言模型对齐

Karolina Stańczak, Nicholas Meade, Mehar Bhatia, Hattie Zhou, Konstantin Böttinger, Jeremy Barnes, Jason Stanley, Jessica Montgomery, Richard Zemel, Nicolas Papernot, Nicolas Chapados, Denis Therien, Timothy P. Lillicrap, Ana Marasović, Sylvie Delacroix, Gillian K. Hadfield, Siva Reddy

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Mila, McGill University（麦吉尔大学米尔人工智能实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Toronto, Google DeepMind（多伦多大学与DeepMind） ； McGill University, ServiceNow（麦吉尔大学与ServiceNow） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Utah（犹他大学） ； King's College London（伦敦国王学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Mila, McGill University, ServiceNow（麦吉尔大学米尔人工智能实验室与ServiceNow） 纠错

AI总结 本文提出借鉴社会、经济和契约对齐框架来改进大语言模型对齐，探讨不确定性在其中的作用，并将目标未指定性视为机遇而非缺陷，同时强调参与式对齐界面设计的必要性。