University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

From $P(y|x)$ to $P(y)$: Investigating Reinforcement Learning in Pre-train Space

从P(y|x)到P(y)：在预训练空间中研究强化学习

Yuqiao Tan, Minzheng Wang, Bo Liu, Zichen Liu, Tian Liang, Shizhu He, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） 纠错

AI总结 本文提出PreRL和DSRL方法，通过优化预训练空间中的边际分布P(y)，提升LLM推理能力，并通过NSR机制增强推理效果，实验表明DSRL在推理任务中表现优异。

Comments Preprint. Our code is available at https://github.com/Trae1ounG/Pretrain_Space_RLVR

LongVideo-R1: Smart Navigation for Low-cost Long Video Understanding

LongVideo-R1: 低成本长视频理解的智能导航

Jihao Qiu, Lingxi Xie, Xinyue Huo, Qi Tian, Qixiang Ye

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Huawei Consumer Business Group（华为消费者业务集团） 纠错

AI总结 本文提出LongVideo-R1，一种基于多模态大语言模型的智能导航系统，通过高效视频上下文导航减少冗余搜索，提升长视频理解的效率与准确性。

Comments 17 pages, 9 figures, 8 tables, accepted to CVPR 2026

ExpSeek: Self-Triggered Experience Seeking for Web Agents

ExpSeek：面向Web代理的自触发经验寻求

Wenyuan Zhang, Xinghua Zhang, Haiyang Yu, Shuaiyi Nie, Bingli Wu, Juwei Yue, Tingwen Liu, Yongbin Li

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Tongyi Lab , Alibaba Group（阿里云实验室，阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 ExpSeek通过自触发机制实现Web代理的经验主动获取，提升交互能力，实验表明其在不同规模模型上均取得显著性能提升。

Comments ACL 2026 Findings, the code is accessible at https://github.com/WYRipple/ExpSeek

Beyond Black-Box Interventions: Latent Probing for Faithful Retrieval-Augmented Generation

超越黑盒干预：用于忠实检索增强生成的潜在探测

Linfeng Gao, Qinggang Zhang, Baolong Bi, Bo Zeng, Zheng Yuan, Zerui Chen, Zhimin Wei, Shenghua Liu, Linlong Xu, Longyue Wang, Weihua Luo, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Key Laboratory of Digital Protection and Intelligent Processing of Intangible Cultural Heritage of Fujian and Taiwan (Xiamen University), Ministry of Culture and Tourism, China（福建省和台湾非物质文化遗产数字化保护与智能处理重点实验室（厦门大学），中华人民共和国文化和旅游部，中国） 纠错

AI总结 本文提出ProbeRAG框架，通过潜在冲突探测和注意力调节提升检索增强生成的忠实度，解决传统方法在评估知识冲突时的不足。

Comments ACL 2026 Findings; Code is available at https://github.com/LinfengGao/ProbeRAG