University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

$S^3$-R1: Learning to Retrieve and Answer Step-by-Step with Synthetic Data

$S^3$-R1: 通过合成数据学习逐步检索与回答

Harsh Goel, Akhil Udathu, Susmija Jabbireddy, Pradnesh Kalkar, Atharva Parulekar

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 提出S^3-R1框架，通过合成数据生成和密集奖励信号，解决强化学习后训练中稀疏奖励和缺乏多跳问题数据的问题，提升模型搜索与问答能力。

Comments Under Review

Culturally uneven urban perception in large language models

大型语言模型通过文化不平等的基线感知城市

Rong Zhao, Wanqi Liu, Zhizhou Sha, Nanxi Su, Yecheng Zhang, Ying Long

机构 * Centre for Advanced Spatial Analysis (CASA), UCL, London, UK（高级空间分析中心（CASA），伦敦大学学院，英国） ； School of Architecture, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学建筑学院，北京，中国） ； Department of Computer Science, UT Austin, Austin, TX, USA（得克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系，奥斯汀，德克萨斯，美国） 纠错

AI总结 本研究通过全球平衡的街景样本测试前沿LLM的城市感知，发现中性提示实际上偏向欧美文化，且文化提示能改变情感评价但无法恢复人类语义多样性。