University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

CoSearch: Joint Training of Reasoning and Document Ranking via Reinforcement Learning for Agentic Search

CoSearch：通过强化学习联合训练推理和文档排序以实现代理搜索

Hansi Zeng, Liam Collins, Bhuvesh Kumar, Neil Shah, Hamed Zamani

机构 * Center for Intelligent Information Retrieval, University of Massachusetts Amherst（智能信息检索中心，马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Snap Inc（Snap公司） 纠错

AI总结 本文提出CoSearch框架，通过群体相对策略优化联合训练推理代理和生成文档排序模型，以解决代理搜索中检索系统性能瓶颈问题，实验表明其在多个问答基准上表现优异。

RespondeoQA: a Benchmark for Bilingual Latin-English Question Answering

RespondeoQA：一种双语拉丁-英语问答基准

Marisa Hudspeth, Patrick J. Burns, Brendan O'Connor

机构 * Manning College of Information & Computer Sciences, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校信息与计算机科学学院） ； Institute for the Study of the Ancient World, New York University（纽约大学古代世界研究院） 纠错

AI总结 本文提出一个包含7800个问答对的双语拉丁-英语问答翻译基准，涵盖拉丁语教学资料中的多种问题类型，评估了三种大语言模型在技能类问题上的表现。

Comments Published in LREC 2026

Centering Ecological Goals in Automated Identification of Individual Animals

以生态目标为中心的个体动物自动识别

Lukas Picek, Timm Haucke, Lukáš Adam, Ekaterina Nepovinnykh, Lasha Otarashvili, Kostas Papafitsoros, Tanya Berger-Wolf, Michael B. Brown, Tilo Burghardt, Vojtech Cermak, Daniela Hedwig, Justin Kitzes, Sam Lapp, Subhransu Maji, Daniel Rubenstein, Arjun Subramonian, Charles Stewart, Silvia Zuffi, Sara Beery

机构 * University of West Bohemia in Pilsen（西波西米亚大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； LUT University（卢特大学） ； Conservation X Labs（保护X实验室） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Giraffe Conservation Foundation（犀牛保护基金会） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； Czech Technical University in Prague（布拉格捷克技术大学） ； Cornell Lab of Ornithology（哥伦布鸟类实验室） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； CNR（意大利国家研究委员会） 纠错

AI总结 本文探讨了自动识别个体动物在生态研究中的应用，指出当前方法与实际生态数据处理存在不匹配，强调需以生态问题为导向提升识别的实用性与可信度。