University of Southern California（南加州大学）

Evolving in the Agent Jungle via History-Informed Opponent Awareness

在智能体丛林中通过历史感知的对手意识进化

Zhaofeng Zhang, Linhan Xia, Rui Liu, Yihao Wang, Binrui Shen, Shengxin Zhu

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Tencent（腾讯） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Beijing Normal–Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院） 纠错

AI总结 针对多智能体环境中对手策略持续进化导致静态技能修改方法失效的问题，提出OASE方法，通过历史快照锚定的配对比较选择有益技能修改，在两类场景中实现更低均衡距离与更少无效策略变更。

PALMs: Using Multi Construct-Grounded Rationales for Modeling Population Preferences in LLMs

PALMs：使用多构造基础理由对大语言模型中的群体偏好进行建模

Priyanka Dey, Brihi Joshi, Preyashi Poddar, Jieyu Zhao, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Information Sciences Institute（信息科学研究所） 纠错

AI总结 该研究提出了群体对齐语言模型PALMs，通过结合心理与文化构造的理由进行偏好调优，在多维度评估中优于基准模型，且下游任务泛化能力强

TrajWiki: Source-Grounded Memory Trajectories for Long-Horizon Dialogue Agents

TrajWiki：面向长程对话智能体的基于来源的记忆轨迹

Jingyu Sun, Yuyang Xue, Mingyang Li, Zhengtao Yao, Jiachen Li, Yang Cui, Wenhao Cai, Haozhe Liu, Fangying Wang, Magdalene Katharina Montgomery, Syed Murtuza Baker, Hongpeng Zhou

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 该研究针对长程对话智能体的记忆可追溯性与透明性问题，提出TrajWiki框架，通过轨迹式记忆表示与Memory Wiki中间层提升对话性能及可解释性。

CurveShift: Is Agent Progress Scalar? Separating Level from Shape

CurveShift：智能体的进展是标量吗？区分水平与形态

Hanwen Xing, Pengyun Wang, BingXu Meng, Kumail Alhamoud, Xiang Li, Jicheng Wang, Xin Yu, Xinyang Han, Xiaomin Li, Philip Torr, Yuexing Hao

机构 * University of Southern California（南加利福尼亚大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究针对大型语言模型进展的标量总结问题，通过LiveCodeBench基准分离混淆，发现2024年9月后发布的模型在竞赛编程难任务上有超出预期的增益，发布了相关数据集与代码。

Comments 25 pages, 4 figures, 7 tables. Data and code: https://github.com/harvenstar/CurveShift

Descending into the Modular Bootstrap

模形式Bootstrap的深入探索

Nathan Benjamin, A. Liam Fitzpatrick, Wei Li, Jesse Thaler

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Boston University（波士顿大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； The NSF Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions（美国国家科学基金会人工智能与基本相互作用研究所） 纠错

AI总结 本文通过机器学习优化高效搜索二维共形场论的模形式Bootstrap解，发现中央荷在1到8/7之间的候选CFT，并提出更严格的谱间隙约束。

Comments 57 pages, 21 figures, 4 tables; v2: updated references, acknowledgments, and formatting; v3: additional discussions, bug fixed in Figure 1a, conclusions unchanged, approximate version to appear in JHEP; code available at http://github.com/jdthaler/modular-bootstrap

When Only the Final Text Survives: Implicit Execution Tracing for Multi-Agent Auditing

当只有最终文本幸存时：多智能体归因的隐式执行追踪

Yi Nian, Haosen Cao, Shenzhe Zhu, Henry Peng Zou, Qingqing Luan, Yudi Zhang, Yue Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 本文提出隐式执行追踪框架，通过在生成过程中嵌入代理特定的统计信号，实现多智能体系统的归因和执行轨迹恢复，即使在元数据缺失的情况下也能保持生成质量。