University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

Closing the Auto-Research Loop: An AI Co-Scientist for Production Search Ranking

关闭自动研究循环：面向生产搜索排名的AI合作科学家

Liwei Wu, Cho-Jui Hsieh

机构 * Trip.com Group（Trip.com集团） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出AI合作科学家框架，通过LLM代理与云计算集成，自动迭代生成想法、实现代码、进行GPU实验并分析结果，在搜索排名任务中带来额外+0.083%离线增益。

Comments Submitted to EMNLP for review on June 14, 2026

SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks

SkillsBench: 基准测试智能体技能在不同任务中的有效性

Xiangyi Li, Yimin Liu, Wenbo Chen, Bingran You, Zonglin Di, Yifeng He, Shenghan Zheng, Kyoung Whan Choe, Jiankai Sun, Shuyi Wang, Chujun Tao, Binxu Li, Xuandong Zhao, Hejia Geng, Xiaojun Wu, Junwei Zhou, Xiaokun Chen, Hanwen Xing, Yubo Li, Qunhong Zeng, Di Wang, Yuanli Wang, Roey Ben Chaim, Penghao Jiang, Haotian Shen, Luyang Kong, Xinyi Liu, Runhui Wang, Xuanqing Liu, Jiachen Li, Xin Lan, Yueqian Lin, Wengao Ye, Junwei He, Songlin Li, Yue Zhang, Yipeng Gao, Yijiang Li, Ze Ma, Liqiang Jing, Tianyu Wang, Kaixin Li, Yiqi Xue, Haoran Lyu, Yizhuo He, Yuchen Tian, Shutong Wu, Bowei Wang, Yixuan Gao, Bo Chen, Litong Liu, Sikai Cheng, Jiajun Bao, Shuaicheng Tong, Shuwen Xu, Terry Yue Zhuo, Tinghan Ye, Qi Qi, Miao Li, Longtai Liao, Zelin Tan, Chang Shi, Xilin Tang, Srinath Tankasala, Boqin Yuan, Yaoyao Qian, Jianhong Tu, Chenguang Wang, Yizhou Sun, Wei Wang, Aaron Taylor, Ziyue Yang, Changkun Guan, Zhikang Dong, Xinyu Zhang, Steven Dillmann, Han-chung Lee, Dawn Song

机构 * BenchFlow ； OSU ； Amazon ； UC Berkeley ； UC Santa Cruz ； UC Davis ； Dartmouth ； RLWRLD ； Independent ； Princeton University ； Oxford University ； Stanford University ； USC ； CMU ； Foxconn ； Zenity ； UNSW ； UT Austin ； MSU ； Duke University ； ByteDance ； UT Dallas ； UC San Diego ； Columbia University ； University of Rochester ； Cornell Tech ； Georgia Tech ； Cornell University ； NEU ； UCLA ； Snap Inc. ； Fanshawe College ； University of Science and Technology of China ； HKUST(GZ) ； Anyscale 纠错

AI总结 提出SkillsBench基准，包含8领域87个任务，通过配对评估证明技能提升平均通过率16.6个百分点，小模型配备技能可匹敌大模型。

Constraining the outputs of ReLU neural networks

约束ReLU神经网络的输出

Yulia Alexandr, Guido Montúfar

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Max Planck Institute for Mathematics in the Sciences（马克斯·普朗克数学研究所） 纠错

AI总结 通过引入与ReLU网络相关的代数簇，利用激活区域内的秩约束推导多项式方程，刻画网络可表示的函数，并研究簇达到预期维度的条件。

Comments 33 pages, 4 figures

Enhancing LLM Safety Through a Theoretical Minimax Game Lens

通过理论极小极大博弈视角增强LLM安全性

Yihe Deng, Yu Yang, Junkai Zhang, Wei Wang, Bo Li

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； VirtueAI ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出极小极大强化学习框架，通过数据生成器与分类器协同进化生成高质量多语言安全数据，理论证明收敛到纳什均衡，使小模型在英文基准上超越SOTA近10%且推理速度提升4.5倍。

Comments 24 pages, 9 figures, 5 tables