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

AsyncWebRL: Efficient Asynchronous Reinforcement Learning for Multi-Step Visual Web Agents

AsyncWebRL: 面向视觉网页智能体的高效多步强化学习

Hao Bai, Rui Yang, Chenlu Ye, Spencer Whitehead, Aviral Kumar, Tong Zhang

机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Microsoft（微软） ； CMU（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出异步系统设计和算法改进，解决多步强化学习中GPU空闲和轨迹过长问题，实现训练吞吐量提升2.9倍，并在WebGym测试集上取得新最优结果。

Comments Updated logo and code link

Trustworthy Agent Network: Trust in Agent Networks Must Be Baked In, Not Bolted On

可信代理网络：在代理网络中，信任必须被内置，而非事后添加

Yixiang Yao, Yuhang Yao, Xinyi Fan, Jiechao Gao, Jie Wang, Minjia Zhang, Srivatsan Ravi, Carlee Joe-Wong

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文探讨了在代理网络中信任必须被内置而非事后添加的问题，提出了一个综合的概念框架，通过四个设计支柱来建立代理网络中的信任。

Comments Accepted at SIGKDD 2026 Blue Sky Ideas Track

Minimal, Local, Causal Explanations for Jailbreak Success in Large Language Models

最小、局部、因果解释用于大语言模型中的对抗成功

Shubham Kumar, Narendra Ahuja

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

AI总结 本文研究了大语言模型对抗成功的因果机制，提出LOCA方法通过局部解释识别最小的中间表示变化，以解释对抗成功的原因。

Comments Published at COLM 2026 (updated bib)

From Plan to Action: How Well Do Agents Follow the Plan?

评估自主编程代理中的计划合规性

Shuyang Liu, Saman Dehghan, Jatin Ganhotra, Martin Hirzel, Reyhaneh Jabbarvand

机构 * University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； IBM（IBM公司） 纠错

AI总结 本文系统分析了编程代理在执行任务时对计划的遵循情况，通过16991条轨迹评估不同计划变体的影响，发现计划提醒能提高任务成功率，但不恰当的计划补充可能降低性能。

Joint Optimization of Reasoning and Dual-Memory for Self-Learning Diagnostic Agent

推理与双记忆联合优化的自学习诊断代理

Bingxuan Li, Simo Du, Yue Guo

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Jacobi Medical Center（雅各比医学中心） 纠错

AI总结 本文提出SEA自学习诊断代理，通过认知启发的双记忆模块联合优化推理与记忆管理，实现在MedCaseReasoning数据集上达到92.46%准确率，并在ER-Reason数据集上取得最佳表现，验证了经验转化为可重用知识的有效性。

MetaSICL: Globalizing Auditory LLMs for Underserved Speakers and Languages via Meta Speech In-Context Learning

MetaSICL: 通过元语音上下文学习适应听觉大语言模型

Haolong Zheng, Siyin Wang, Zengrui Jin, Mark Hasegawa-Johnson

机构 * University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出MetaSICL方法，利用高资源语音数据通过元学习增强听觉大语言模型的上下文学习能力，在低资源场景下优于直接微调。