Cisco（思科）

CAST: Critique-Aware Supervision for Training Reliable Long-Horizon Tool-Calling Agents

CAST：用于训练可靠长程工具调用智能体的批判感知监督

Amir Saeidi, Zehua Zhang, Rishitosh Singh, Naman Ahuja, Vivek Gupta, Ali Payani, Gaowen Liu, Jayanth Srinivasa, Chitta Baral

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Cisco Research（思科研究院） 纠错

AI总结 提出批判感知训练框架CAST，通过分析智能体轨迹生成结构化批判，优化Qwen3模型，在零售、远程医疗等动态工具调用任务上提升可靠性，性能优于GPT-OSS-120B。

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NVE: A Separability and Coverage-Aware Internal Validation Metric for Biclustering

NVE：一种面向双聚类的可分性与覆盖率感知内部验证指标

Paritosh Tiwari, I Navin Kumar, James C. Bezdek, Punit Rathore

机构 * Robert Bosch Center for Cyber-Physical Systems (RBCCPS)（罗伯特博世网络物理系统中心（RBCCPS）） ； Indian Institute of Science（印度科学学院） ； Cisco India（思科印度公司） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； Centre for Infrastructure, Sustainable Transportation and Urban Planning (CiSTUP)（基础设施、可持续交通与城市规划中心（CiSTUP）） 纠错

AI总结 本文提出面向双聚类的内部验证指标NVE及变体NVE₍cov₎，通过引入可分性与覆盖率考量，补充了传统仅评估一致性的双聚类验证方法，经实验验证其能更全面评估双聚类质量。

Universal Activation Verbalizer: A Unified Framework for Cross-Model Activation Explanation

通用激活词化器：跨模型激活解释的统一框架

Haiyan Zhao, Zirui He, Guanchu Wang, Ali Payani, Yingcong Li, Mengnan Du

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） ； Cisco Research（思科研究） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出通用激活词化器（UAV）框架，通过共享解码器和轻量适配器将异构模型的隐藏表示转化为自然语言解释，支持跨模型家族和规模的激活词化，在分类、事实检索和要点总结任务中与强基线竞争。

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SafeMath: Inference-time Safety improves Math Accuracy

SafeMath: 在推理过程中提升安全性以提高数学准确性

Sagnik Basu, Subhrajit Mitra, Aman Juneja, Somnath Banerjee, Rima Hazra, Animesh Mukherjee

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院克勒格布尔分校） ； Cisco Systems（思科系统公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文研究了有害数学问题对LLM的影响，提出SafeMath技术在保障安全的同时提升数学推理能力。

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