University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

GaP: A Graph-as-Policy Multi-Agent Self-Learning Harness For Variational Automation Tasks

GaP：面向变分自动化任务的图即策略多智能体自学习框架

Kaiyuan Chen, Shuangyu Xie, Letian Fu, Justin Yu, William Pacini, Sandeep Bajamahal, Hudson Kim, Jaimyn Drake, Daehwa Kim, Haoru Xue, Jonathan Francis, Christian Juette, Peter Schaldenbrand, Muhammet Yunus Seker, Ruwan Wickramarachchi, Uksang Yoo, Guanzhi Wang, Adithyavairavan Murali, Balakumar Sundaralingam, S. Shankar Sastry, Spencer Huang, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan, Ken Goldberg

机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Bosch（博世） 纠错

AI总结 针对变分自动化任务无模型策略可靠性不足问题，提出图即策略多智能体编码框架GaP，通过生成计算图并行迭代优化，在虚实8项基准上表现远超基线。

ToolFailBench: Diagnosing Tool-Use Failures in LLM Agents

ToolFailBench：诊断大语言模型智能体中的工具使用失败

Harsh Soni

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 介绍ToolFailBench诊断基准，用于衡量金融、医学等领域1000个任务中的工具使用失败情况。通过规则分类器和大语言模型裁判标注失败类型，发现模型工具使用存在差异，强调评估应考量多方面。

Comments 18 pages, 3 figures. Published at the Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) and the Workshop on Failure Modes of Agentic AI (FAGEN) at ICML 2026

RoboVista: Evaluating Vision Language Models for Diverse Robot Applications

RoboVista：评估用于各种机器人应用的视觉语言模型

Shuangyu Xie, Kaiyuan Chen, Ziyang Chen, Simeon Adebola, Yixuan Huang, Zehan Ma, Tianshuang Qiu, Wentao Yuan, Dhruv Shah, Pannag R. Sanketi, Ken Goldberg

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 研究针对机器人多样应用，提出模块化评估框架Robot Question Answering及基准RoboVista，其源于真实机器人系统等，含多任务类型VQA实例，实验表明现有视觉语言模型有差距，且与现实任务执行相关。

Comments Accepted to RSS 2026. Project website: https://berkeleyautomation.github.io/robovista/

CDCP: Conditional Diffusion Model with Contextual Prompts for Multi-task Offline Safe Reinforcement Learning

CDCP：用于多任务离线安全强化学习的带上下文提示的条件扩散模型

Jiayi Guan, Tianle Zhang, Li Shen, Ruiqi Zhang, Ao Zhou, Lusong Li, Guai Chen, Mengjie Li, Alois Knoll, Xiaodong He, Changjun Jiang

机构 * Tongji University（同济大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） ； Berkeley AI Research Lab, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校伯克利人工智能研究实验室） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

AI总结 针对多任务离线安全强化学习面临的挑战，提出CDCP模型。通过重新审视需求建立目标，用扩散模型转化问题，设计策略并引入新方法，提升性能与安全性，提供灵活成本约束解决方案。

Spectral Signatures of Large Language Models

大语言模型的频谱特征

Zhuoying Zhang, Ishan V. Prasad, Yuanzhe Hu, Zihang Liu, Hengrui Luo, Pu Ren, Yaoqing Yang

机构 * Rice University（莱斯大学） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室） 纠错

AI总结 针对大规模管理和量化大语言模型的挑战，采用基于重尾自正则化理论的频谱形状指标，以权重经验谱密度形状信息为模型频谱特征，可用于模型谱系追踪等，还构建语料库进行基准测试。

AquaGen: Scaling generative models to molecular dynamics precision on thousands of atoms

AquaGen：将生成模型扩展到数千个原子的分子动力学精度

Emmanuel Bengio, Sanjeev Raja, Yui Tik Pang, Kerstin Klaeser, Cristian Gabellini, Nikhil Shenoy, Francesco Di Giovanni, Prudencio Tossou

机构 * Valence Labs（Valence实验室） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 介绍AquaGen，首个全原子、显式溶剂、周期边界条件感知生成模型，以低成本从玻尔兹曼分布生成分子构型，用于后处理和预测相关属性，在绝对水合自由能预测上展示效用。

Comments 22 pages

The Piggyback Hypothesis of Generalization: Explaining and Mitigating Emergent Misalignment

泛化的搭便车假说：解释和缓解涌现的错位

Jiachen Zhao, Zhengxuan Wu, Aryaman Arora, Yiyou Sun, David Bau, Weiyan Shi

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出搭便车假说，认为聊天模板标记导致微调行为泛化到无关领域，并设计TReFT方法通过正则化标记表示缓解涌现错位，在多个数据集上有效。