University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

ISO: An RLVR-Native Optimization Stack

ISO：一种原生 RLVR 的优化栈

Hanqing Zhu, Wenyan Cong, Zhizhou Sha, Sagnik Mukherjee, Xinyuan Song, David González-Martínez, Xiaoxia Wu, Yuandong Tian, Shiwei Liu, David Z. Pan, Zhangyang "Atlas" Wang

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Emory University（埃默里大学） ； Together AI（联合人工智能公司） ； Recursive Superintelligence Inc（递归超级智能公司） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根埃利斯研究所） 纠错

AI总结 研究 RLVR 中缺失的优化层，提出等谱优化（ISO）框架，包括离线的 ISO-Merger 和在线的 ISO-Optimizer。通过光谱继承，在推理和编码任务中，用更少训练步骤提高准确率，为 RLVR 优化层问题提供了具体解决方案。

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AgentDebugX: An Open-Source Toolkit for Failure Observability, Attribution, and Recovery in LLM Agents

AgentDebugX：用于大语言模型代理中故障可观测性、归因和恢复的开源工具包

Kunlun Zhu, Xuyan Ye, Zhiguang Han, Yuchen Zhao, Bingxuan Li, Weijia Zhang, Muxin Tian, Xiangru Tang, Pan Lu, James Zou, Jiaxuan You, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Google（谷歌公司） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型代理故障调试难题，提出开源框架AgentDebugX，其核心DeepDebug通过多轮诊断定位根源，在基准测试中表现出色，能修复更多失败任务，还通过多种方式公开工作流程并提供错误中心。

AniGS: Bridging Rendering and Diffusion Prior for 3D Scene Animation

AniGS：弥合3D场景动画的渲染与扩散先验

Yen-Chi Cheng, Chen Gao, Chuhan Chen, Tuotuo Li, Rajvi Shah, Ayush Saraf, Changil Kim, Liangyan Gui, Alexander Schwing, Johannes Kopf, Hung-Yu Tseng

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Waymo（Waymo公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Meta 纠错

AI总结 AniGS旨在为3DGS重建的大型场景添加动画，用规范3DGS表示场景，借时间条件变形场建模运动，利用预训练视频扩散模型及迭代更新策略，防止静态区域运动伪影，实验证明该方法能产生自然动态和高质量新视图视频。

Comments Preprint. Project page: https://yccyenchicheng.github.io/AniGS/