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

Neglected Free Lunch from Post-training: Progress Advantage for LLM Agents

被忽视的免费午餐：后训练中的进展优势用于LLM智能体

Changdae Oh, Wendi Li, Seongheon Park, Samuel Yeh, Tanwi Mallick, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） 纠错

AI总结 提出进展优势概念，利用强化学习后训练中的隐式优势函数作为无标注、领域无关的步骤级评分，在测试时扩展、不确定性量化和失败归因中超越专用奖励模型。

GeoRanker: Distance-Aware Ranking for Worldwide Image Geolocalization

GeoRanker：面向全球图像地理定位的距离感知排序

Pengyue Jia, Seongheon Park, Song Gao, Xiangyu Zhao, Sharon Li

机构 * Department of Data Science, City University of Hong Kong（城市大学数据科学系） ； Department of Computer Sciences, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学系） ； Department of Geography, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校地理系） 纠错

AI总结 提出GeoRanker框架，利用大视觉语言模型联合编码查询-候选交互并预测地理邻近性，引入多阶距离损失以建模结构化空间关系，在IM2GPS3K和YFCC4K基准上达到最优。

Comments NeurIPS 2025