LEMON: Learning Executable Multi-Agent Orchestration via Counterfactual Reinforcement Learning
LEMON：通过反事实强化学习学习可执行多智能体编排
AI总结 LEMON通过反事实强化学习生成可执行的多智能体编排规范，整合任务特定角色、定制职责、容量级别和依赖结构，提升多智能体系统解决方案质量和执行效率。
Comments Submitted to Neurips 2026
期刊&会议
NeurIPS
Conference on Neural Information Processing Systems · 会议 · Machine Learning
Darwin Family: MRI-Trust-Weighted Evolutionary Merging for Training-Free Scaling of Language-Model Reasoning
达尔文家族：基于MRI-信任权重的进化合并框架，用于无训练扩展语言模型推理
机构 * VIDRAFT Inc.（VIDRAFT公司）
AI总结 达尔文家族通过无梯度权重空间重组实现大语言模型的无训练进化合并，展示出在推理任务中无需额外训练即可提升性能的可行性。
Comments NeurIPS 2026 submission. 18 pages including appendix
TILT: Target-induced loss tilting under covariate shift
TILT：在协变量偏移下由目标诱导的损失倾斜
机构 * Lab for Information and Decision Systems（信息与决策系统实验室） ； Statistics and Data Science Center（统计与数据科学中心） ； EECS, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院电子工程与计算机科学系） ； Mathematics and EECS, Massachusetts Institute of Technology（数学与电子工程与计算机科学系, 麻省理工学院）
AI总结 本文提出TILT方法用于无监督域适应，通过分解源预测器为f+b，并在带标签源数据上拟合f+b同时惩罚无标签目标输入的辅助组件b，从而提升目标域性能。
Comments 32 pages, 17 figures. Submitted to NeurIPS 2026
RAM-W600: A Multi-Task Wrist Dataset and Benchmark for Rheumatoid Arthritis
RAM-W600：一种多任务手腕数据集和基准用于类风湿性关节炎
机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） ； Hokkaido University（北海道大学） ； The University of Tokyo（东京大学）
AI总结 本文提出RAM-W600数据集，用于类风湿性关节炎的手腕骨实例分割和BE评分，包含1048张放射影像，支持RA相关研究及腕部其他任务。
Comments Published in NeurIPS 2025
CAD-Coder: Text-to-CAD Generation with Chain-of-Thought and Geometric Reward
CAD-Coder：基于链式思维和几何奖励的文本到CAD生成
AI总结 CAD-Coder将文本到CAD生成转化为CadQuery脚本生成，通过监督微调和强化学习提升代码有效性与几何精度，实现LLM直接生成复杂CAD模型。
Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (NeurIPS 2025), pp. 59765-59789
Increasing the Scope as You Learn: Adaptive Bayesian Optimization in Nested Subspaces
扩大学习范围：嵌套子空间中的自适应贝叶斯优化
机构 * Lund University（吕勒欧大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； DBtune ； Amazon（亚马逊）
AI总结 本文提出BAxUS方法，通过嵌套随机子空间自适应优化空间，提升高维贝叶斯优化性能，理论保证其鲁棒性并在多种应用中表现更优。
Comments 28 pages, 8 figures. Accepted to NeurIPS 2022. This is the revised version and includes the appendix
Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 35 (NeurIPS 2022), pp. 11586-11601
Flow Field Reconstruction with Sensor Placement Policy Learning
基于传感器布置策略学习的流场重构
AI总结 本文提出一种方向感知图神经网络，用于在真实条件下重构流场，并通过改进的PPO算法优化传感器布置，提升流场重构精度。
Journal ref NeurIPS 2025
MathAtlas: A Benchmark for Autoformalization in the Wild
MathAtlas: 一个用于真实世界中自动形式化程度的基准
机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校）
AI总结 本文提出MathAtlas，首个大规模真实世界研究生数学自动形式化基准，包含52k定理、定义等，包含178k数学依赖关系，实验显示其高质量但极具挑战性，现有模型在复杂依赖下表现显著下降。
Comments In submission at NeurIPS 2026
