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

Beyond the Best Guess: Improving LLM Solution Coverage with Evolution Strategies

超越最佳猜测：用进化策略提升大语言模型的解决方案覆盖率

Conor F. Hayes, Elliot Meyerson, Kajetan Schweighofer, Roberto Dailey, Babak Hodjat, Risto Miikkulainen, Xin Qiu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Cognizant AI Lab（高知特人工智能实验室） 纠错

AI总结 该研究针对LLM后训练中RL导致pass@k受限、解决方案覆盖率不足的问题，采用进化策略（ES）方法，提升了pass@k与解决方案覆盖率，在数学基准上取得更好结果，为相关领域后训练提供了更好基础。

@skills: Attention is all you have

@skills：你所需的全部注意力

Li Yin, Zhi Li, Zhan Shi, Haoran Zhang, Haebin Seong, Zhangyang, Wang

机构 * SylphAI（西尔菲人工智能公司） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 针对当前智能体技能安装模式下触发槽位稀缺的问题，提出@skills开放协议，分离技能的内容、持久化与自动触发功能，无需安装即可使用技能，通过Git管理实现灵活适配，搭配免费技能 hub 提供搜索等功能，减少安装、提升使用效率。

Comments 7 pages main, 23 pages in total with appendix, 6 figures

The Impact of Generative AI on Collaborative Open-Source Software Development: Evidence from GitHub Copilot

生成AI对协作开源软件开发的影响：来自GitHub Copilot的证据

Fangchen Song, Ashish Agarwal, Wen Wen

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

AI总结 本研究探讨生成AI对开源协作开发的影响，发现GitHub Copilot提高了代码贡献和开发者参与，但增加了协调时间，揭示了AI在扩展贡献者的同时减缓协作的权衡。

In-context superposition: human-like working memory interference in large language models

类人工作记忆干扰在大语言模型中

Hua-Dong Xiong, Li Ji-An, Jiaqi Huang, Robert C. Wilson, Kwonjoon Lee, Xue-Xin Wei

机构 * School of Psychological and Brain Sciences, Georgia Tech（佐治亚理工学院心理与脑科学学院） ； Department of Psychology, New York University（纽约大学心理学系） ； Department of Cognitive Science, Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校认知科学系） ； Honda Research Institute（本田研究所） ； Center of Excellence for Computational Cognition, Georgia Tech（佐治亚理工学院计算认知卓越中心） ； Departments of Neuroscience and Psychology, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校神经科学和心理学系） 纠错

AI总结 研究发现大语言模型在工作记忆任务中存在干扰限制，其表现与人类相似，且通过抑制无关信息实现有效记忆检索。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

OpenRC: An Open-Source Robotic Colonoscopy Framework for Multimodal Data Acquisition and Autonomy Research

OpenRC：一种用于多模态数据采集和自主性研究的开源机器人结肠镜框架

Siddhartha Kapuria, Mohammad Rafiee Javazm, Naruhiko Ikoma, Joga Ivatury, Mohammad Ali Nasseri, Nassir Navab, Farshid Alambeigi

机构 * Walker Department of Mechanical Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校沃克机械工程系） ； Department of Surgical Oncology, Division of Surgery, The University of Texas MD Anderson Cancer Center（德克萨斯大学MD安德森癌症中心外科肿瘤学系） ； School of Medicine and Health, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学医学与健康学院） 纠错

AI总结 OpenRC框架通过整合开源硬件和多模态数据集，为机器人结肠镜和手术自主性研究提供了可重复的基础，支持同时记录视频、操作指令、执行状态和末端位置，并验证了运动一致性和跨模态延迟。

Comments Abstract: Added repository and contribution statement