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

Can Induced Emotion Bias LLM Behaviors in Sequential Decision Making?

诱导情绪会影响大语言模型在序列决策中的行为吗？

Minh Khoi Ho, Zihao Zhu, Runchuan Zhu, Levina Li, Zhiwen Fan, Zhangyang Wang, Junyuan Hong

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Texas A&M University（德州农工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Mass General Hospital（麻省总医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 研究探讨诱导情绪对大语言模型在序列决策中行为的影响，采用爱荷华赌博任务结合情绪诱导程序，发现诱导情绪平均不显著影响其决策动态，但愤怒有条件地影响决策，揭示了与人类行为的差异，为相关研究提供工具。

PM-Bench: Evaluating Prospective Memory in LLM Agents

PM-Bench：评估大语言模型智能体中的前瞻记忆

Genglin Liu, Saadia Gabriel

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 研究针对智能体人工智能中的前瞻记忆挑战，引入PM-Bench基准，受认知科学启发评估大语言模型智能体相关能力。在模拟一周内比较八个先进模型，发现各模型在此基准测试中均具挑战性，且无单一改善策略占优，还发布该基准用于诊断与干预。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

Evolution Strategies at Scale: LLM Fine-Tuning Beyond Reinforcement Learning

大规模进化策略：超越强化学习的LLM微调

Xin Qiu, Yulu Gan, Conor F. Hayes, Qiyao Liang, Yinggan Xu, Roberto Dailey, Elliot Meyerson, Babak Hodjat, Risto Miikkulainen

机构 * University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA（加州大学洛杉矶分校） ； Cognizant AI Lab, San Francisco, CA, USA（Cognizant AI实验室） ； The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文提出使用进化策略进行大规模LLM微调，证明其在多个方面优于强化学习，为LLM微调提供了新的方法。

Comments Published at ICML 2026 main conference