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

Post-Training at the Edge of Detectability: A Game-Theoretic Approach to Fine-Tuning

可检测边界处的后训练：一种用于微调的博弈论方法

Keegan Harris, Brian W. Lee, Ian Waudby-Smith, Philip Amortila, Nika Haghtalab, Michael I. Jordan

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； École Normale Supérieure（巴黎高等师范学院） 纠错

AI总结 该研究提出博弈论框架解决RL微调中KL正则化系数设置问题，将均衡系数归约为KL正则化RL目标，在Qwen3-8B等模型实验中实现良好奖励-保留权衡，可用于审计开源模型API提供商。

DuplexGen: Adaptive Synthesis of Human-AI Turn-Taking Dialogues

DuplexGen：人机交替对话的自适应合成

Takyoung Kim, Kang-wook Kim, Sang Hoon Woo, Julia Hirschberg, Gunhee Kim, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Seoul National University（首尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 DuplexGen框架通过将LLM预测与少量槽级人类偏好标注校准，生成场景自适应交替发言对话，契合人类偏好的效果优于未校准方法，证明人类校准对交替发言合成场景特定性的关键作用。

Comments Manuscript under review

Fantastic Adaptive Taxonomies and How to Use Them

奇妙的自适应分类法及其使用方法

Mert Cemri, Andrei Cojocaru, Melissa Pan, Shu Liu, Shubham Agarwal, Alexander Krentsel, Jay Tang, Kannan Ramchandran, Joseph E. Gonzalez, Matei Zaharia, Alex Dimakis, Ion Stoica

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Apple（苹果公司） ； Bespoke Labs（Bespoke实验室） 纠错

AI总结 研究智能体系统失败反馈问题，提出AdaMAST方法将轨迹转换为自适应失败分类法，该分类法能作为共享反馈接口，在智能体系统搜索、运行时及轨迹选择等方面改进智能体，提升准确率和分辨率。

Functional Cache Grafting: Robust and Rapid Code-Policy Synthesis for Embodied Agents

功能缓存嫁接：具身智能体的鲁棒且快速代码策略合成

Saehun Chun, Wonje Choi, Sera Choi, Sanghyun Ahn, Honguk Woo

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

AI总结 提出FCGraft框架，通过维护函数级验证代码骨架及其键值缓存，对新任务进行缓存嫁接（拼接和修补），减少预填充计算并复用验证结构，实现更鲁棒和快速的策略合成。

Comments Accepted at ICML 2026

Optimal Causal Annotations: An Application to Casenotes in Social Services

批量自适应因果标注

Ezinne Nwankwo, Lauri Goldkind, Angela Zhou

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Fordham University（福特汉姆大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 本文提出一种批量自适应方法，通过优化数据采样策略提高因果效应估计效率，减少标注成本，实验证明在缺失数据下能显著降低均方误差。

Comments Extended journal version. A preliminary version was accepted to AISTATS 2026