University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

OpenThoughts-Agent: Data Recipes for Agentic Models

OpenThoughts-Agent: 智能体模型的数据配方

Negin Raoof, Richard Zhuang, Marianna Nezhurina, Etash Guha, Atula Tejaswi, Ryan Marten, Charlie F. Ruan, Tyler Griggs, Alexander Glenn Shaw, Hritik Bansal, E. Kelly Buchanan, Artem Gazizov, Reinhard Heckel, Chinmay Hegde, Sankalp Jajee, Daanish Khazi, Emmanouil Koukoumidis, Xiangyi Li, Hange Liu, Shlok Natarajan, Harsh Raj, Nicholas Roberts, Ethan Shen, Nishad Singhi, Michael Siu, Ashima Suvarna, Hanwen Xing, Patrick Yubeaton, Robert Zhang, Leon Liangyu Chen, Xiaokun Chen, Steven Dillmann, Saadia Gabriel, Xunyi Jiang, Anurag Kashyap, Boxuan Li, Yein Park, Minh Pham, Sujay Sanghavi, Lin Shi, Ke Sun, Yixin Wang, Zhiwei Xu, Erica Zhang, Siyan Zhao, Wanjia Zhao, Jenia Jitsev, Alex Dimakis, Benjamin Feuer, Ludwig Schmidt

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； JSC（于利希超级计算中心） ； LAION ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Bespoke Labs ； Laude Institute ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Harvard University & Harvard Medical School（哈佛大学与哈佛医学院） ； TU Munich & Munich Center for Machine Learning（慕尼黑工业大学与慕尼黑机器学习中心） ； New York University（纽约大学） ； Medical University of South Carolina（南卡罗来纳医科大学） ； The LLM Data Company ； BenchFlow ； Independent Researcher（独立研究员） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Amazon（亚马逊） ； Microsoft（微软） ； Korea University（高丽大学） ； Cornell Tech（康奈尔科技） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 提出全开放数据筛选流水线，通过100多次消融实验研究任务来源与多样性，构建10万样本训练集，在7个智能体基准上平均44.8%准确率，较最强开源模型提升3.9个百分点。

EgoSAT: A Comprehensive Benchmark of Egocentric Streaming Interaction Understanding

EgoSAT: 一个全面的自我中心流式交互理解基准

Yijia Lei, Jinzhao Li, Yichi Zhang, Jiacheng Hua, Yin Li, Miao Liu

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 提出EgoSAT基准，统一自我中心视频的回顾、在线和前瞻推理任务，评估视觉语言模型在流式设置中的表现，发现现有模型存在前瞻/回顾困难及置信度校准问题。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://leiyj23.github.io/EgoSAT/

ParallelBench: Understanding the Trade-offs of Parallel Decoding in Diffusion LLMs

ParallelBench: 理解扩散大语言模型中并行解码的权衡

Wonjun Kang, Kevin Galim, Seunghyuk Oh, Minjae Lee, Yuchen Zeng, Shuibai Zhang, Coleman Hooper, Yuezhou Hu, Hyung Il Koo, Nam Ik Cho, Kangwook Lee

机构 * FuriosaAI ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； KRAFTON ； Ludo Robotics Project（Ludo机器人项目） 纠错

AI总结 针对扩散LLM并行解码导致生成质量下降的问题，通过信息论分析和合成实验揭示其根本限制，并提出首个专门基准ParallelBench，系统评估发现并行解码在现实任务中质量损失严重，且现有策略无法根据任务难度调整并行度。

Comments Accepted at ICLR 2026. Project Page: https://parallelbench.github.io