Baidu（百度）

Agent-G$^2$: Gaussian Guidance for Agentic Reinforcement Learning

Agent-G$^2$：面向智能体强化学习的高斯引导框架

Zixuan Wang, Yanrui Miao, Zhengxi Lu, Teng Pan, Yiwen Qiu, Hongxing Li, Peng Qiu, Ruiqing Zhang, Yongliang Shen

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Shandong University（山东大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 Agent-G$^2$ 是面向智能体强化学习的高斯引导框架，通过在线估计高斯分布参数确定引导深度，在 ALFWorld 等任务上以更低成本实现优于基线的性能。

Comments Code: this https URL (https://github.com/ZJU-REAL/Agent-G2); Project page: this https URL (https://zju-real.github.io/Agent-G2)

Signal or Noise? A Benchmark Study of Agent Skills in Web Development

信号还是噪声？智能体在Web开发中的技能基准研究

Ziyue Yang, Fan Ding

机构 * Baidu（百度） 纠错

AI总结 该研究构建WebDev-Skills-Bench基准，通过实证分析Web开发智能体技能的效果，发现技能注入会降低任务性能、增加成本，提出需将技能视为特定三元组假设并建立对应评估标准。

Beyond Success and Failure: Length-Aware Contrastive Learning for GUI Agents

超越成功与失败：面向GUI智能体的长度感知对比学习

Chengyang Gu, Le Zhang, Jingbo Zhou, Yize Chen, Yu Shi, Siqi Bao, Zheng-Fan Wu, Hua Wu, Hui Xiong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Baidu Inc.（百度公司） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

AI总结 针对GUI智能体现有对比RLVR方法无法捕获轨迹细粒度质量差异的问题，提出LACL-GUI框架，引入轨迹级质量信号，在基准测试中实现性能提升。

LLM-Specific Utility for Retrieval-Augmented Generation

针对大语言模型的特定效用：检索增强生成的新视角

Hengran Zhang, Keping Bi, Jiafeng Guo, Jiaming Zhang, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Baidu Inc（百度公司） 纠错

AI总结 本文提出LLM特定效用的概念，指出不同大语言模型对证据的需求不同，提出构建基准以研究这种效用，并推动生成器定制的证据选择方法改进RAG。

Comments Accepted to CIKM 2026

Unleashing the Power of LLMs in Dense Retrieval with Query Likelihood Modeling

利用查询似然建模释放大型语言模型在密集检索中的能力

Hengran Zhang, Keping Bi, Jiafeng Guo, Xiaojie Sun, Shihao Liu, Daiting Shi, Dawei Yin, Xueqi Cheng

机构 * CAS Key Lab of Network Data Science and Technology, ICT, CAS（中国科学院网络数据科学与技术重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Baidu Inc（百度公司） 纠错

AI总结 该研究针对LLM在密集检索中全局信息建模不足的问题，提出含注意力块和文档损坏组件的LLM-QL模型，通过查询似然最大化辅助任务增强检索器主干，在MS MARCO和BEIR数据集上优于其他LLM-based检索器。

Comments Accepted to CIKM 2026