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

Orchard: An Open-Source Agentic Modeling Framework

Orchard：一个开源的智能体建模框架

Baolin Peng, Wenlin Yao, Qianhui Wu, Hao Cheng, Xiao Yu, Rui Yang, Tao Ge, Alessandro Sordoni, Xingdi Yuan, Yelong Shen, Pengcheng He, Tong Zhang, Zhou Yu, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出Orchard，一个开源的智能体建模框架，通过轻量级环境服务和三种智能体建模食谱，实现了跨领域可重用的智能体数据、训练和评估。

Noisy Data is Destructive to Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

具有可验证奖励的强化学习中噪声数据是破坏性的

Yuxuan Zhu, Daniel Kang

机构 * Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana Champaign, USA（计算机与数据科学学院，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究指出，现有RLVR算法无法缓解噪声影响，噪声会破坏强化学习性能，真实世界噪声导致Text2SQL任务准确率下降5-12%。

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