Baidu（百度）

Not All Tokens Learn Alike: Attention Entropy Reveals Heterogeneous Signals in RL Reasoning

并非所有令牌都以相同方式学习：注意力熵揭示了强化学习推理中的异质信号

Gengyang Li, Zheng-Fan Wu, Siqi Bao, Yunfang Wu

机构 * Baidu（百度） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） 纠错

AI总结 研究通过注意力熵揭示强化学习推理中令牌层面的异质性，发现高熵令牌（探索者）与低熵令牌（锚点）在学习信号上有显著差异，动态熵感知的软重加权干预提升了模型性能。

AEM: Adaptive Entropy Modulation for Multi-Turn Agentic Reinforcement Learning

AEM：多轮代理强化学习中的自适应熵调节

Haotian Zhao, Songlin Zhou, Yuxin Zhang, Stephen S. -T. Yau, Wenyu Zhang, Lun Tian, Tianshu Zhu, Yifeng Huang, Yucheng Zeng, Jingnan Gu, Daxiang Dong, Jianmin Wu

机构 * Baidu（百度） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 AEM通过自适应调节熵动态，改进多轮代理强化学习中的探索与利用平衡，无需监督即可提升性能。

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A Step to Decouple Optimization in 3DGS

在3DGS中实现优化解耦的一步

Renjie Ding, Yaonan Wang, Min Liu, Jialin Zhu, Jiazheng Wang, Jiahao Zhao, Wenting Shen, Feixiang He, Xiang Chen

机构 * National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, School of Artificial Intelligence and Robitics, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，人工智能与机器人学院，湖南大学） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Central South University（中南大学） 纠错

AI总结 本文针对3DGS优化中的耦合问题，提出解耦方法，通过稀疏Adam、重状态正则化和解耦属性正则化提升优化效率和表示效果。

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