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

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