KDD

RAPO: Expanding Exploration for LLM Agents via Retrieval-Augmented Policy Optimization

RAPO：通过检索增强策略优化扩展LLM代理的探索

Siwei Zhang, Yun Xiong, Xi Chen, Zi'an Jia, Renhong Huang, Jiarong Xu, Jiawei Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

AI总结 RAPO通过引入检索增强策略优化，扩展LLM代理的探索能力，提升训练效率和探索效果。

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ShipTraj-R1: Reinforcing Ship Trajectory Prediction in Large Language Models via Group Relative Policy Optimization

ShipTraj-R1: 通过群体相对策略优化在大型语言模型中强化船舶轨迹预测

Yang Zhan, Yunhao Li, Zhang Chao, Yuxu Lu, Yan Li

机构 * School of Artificial Intelligence, Optics, and Electronics (iOPEN)（人工智能、光学与电子学院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Department of Logistics and Maritime Studies（物流与海洋研究系） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing（测绘遥感信息工程国家重点实验室） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 ShipTraj-R1通过群体相对策略优化在大型语言模型中强化船舶轨迹预测，利用动态提示和规则奖励机制提升预测准确性。

Comments Accepted by the 30th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2026)

What Helps---and What Hurts: Bidirectional Explanations for Vision Transformers

什么有助于——什么有害：用于视觉变换器的双向解释

Qin Su, Tie Luo

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 BiCAM通过双向类激活映射方法，提升视觉变换器的可解释性，通过保留正负属性并引入PNR比值，增强模型解释的完整性和对比性。

Comments PAKDD 2026: The 30th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

PSQE: A Theoretical-Practical Approach to Pseudo Seed Quality Enhancement for Unsupervised Multimodal Entity Alignment

PSQE：一种伪种子质量增强的理论-实践方法用于无监督多模态实体对齐

Yunpeng Hong, Chenyang Bu, Jie Zhang, Yi He, Di Wu, Xindong Wu

机构 * Key Laboratory of Knowledge Engineering with Big Data (the Ministry of Education of China), Hefei University of Technology（大数据知识工程重点实验室（教育部）、合肥工业大学） ； Department of Data Science, College of William and Mary（威廉与玛丽学院数据科学系） ； College of Computer and Information Science, Southwest University（西南大学计算机与信息科学学院） 纠错

AI总结 PSQE通过多模态信息和聚类重采样提升伪种子质量，改善无监督多模态实体对齐的精度与图覆盖平衡性。

Comments 2026 SIGKDD Accept