University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

TTHE: Test-Time Harness Evolution

测试时工具演化

Jun Nie, Yonggang Zhang, Jun Song, Qianshu Cai, Dahai Yu, Yike Guo, Xinmei Tian, Bo Han

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hong Kong Generative AI Research & Development Center, The Hong Kong University of Science and Technology（香港生成式人工智能研究与开发中心，香港科技大学） ； TCL Corporate Research (HK) Co., Ltd（TCL 企业研究（香港）有限公司） 纠错

AI总结 研究LLM智能体测试时工具优化问题，提出TTHE方法，通过维护候选工具种群，基于执行轨迹推理优化，无需黄金标签或特定任务监督，在多任务实验中改进基线工具，将测试时适应重塑为程序演化并确定代理可靠性挑战。

Comments 15 pages, 5 figures

A Multi-cluster Boundary Learning Method for Out-of-Scope Intent Detection via MiniLM Embedding

一种基于MiniLM嵌入的多簇边界学习方法用于检测超出范围的意图

Yihong Xu, Mingyu Kang, Linyuan Lü

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对意图检测中超出范围意图检测的挑战，提出基于MiniLM嵌入的多簇边界学习方法，在单类分类工作流程中检测超出范围意图，实验表明该方法性能最优，所用MiniLM能更好适应相关要求。

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OmniOPSD: Rationale-Privileged On-Policy Self-Distillation for Affective Computing

OmniOPSD：面向情感计算的理性特权在线自蒸馏

Zebang Cheng, Shuimu Chen, Boxue Yang, Yuanshen Guan, Jingyi Chen, Zheng Lian, Xiaojiang Peng, Fei Ma, LaiZhong Cui, Qi Tian

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Tongji University（同济大学） ； Huawei（华为） 纠错

AI总结 针对多模态大模型在复杂推理任务中奖励稀疏的问题，提出OmniOPSD框架，利用前沿模型生成的理性作为教师特权证据而非学生模仿目标，通过在线自蒸馏提供密集令牌级监督，在MER-UniBench上取得84.19平均分的最优性能。