Google（谷歌）

EvalStop: Using World Feedback to Detect and Correct Reward Overoptimization in Multi-Tenant RLHF Platforms

EvalStop：利用世界反馈检测和纠正多租户RLHF平台中的奖励过度优化

Guilin Zhang, Chuanyi Sun, Kai Zhao, Xu Chu, Shahryar Sarkani, John M. Fossaceca

机构 * DeepMind, London, UK（深度Mind, 英国伦敦） ； University of Cambridge, UK（英国剑桥大学） ； University of Washington, USA（美国华盛顿大学） 纠错

AI总结 提出EvalStop调度原语，通过检测评估分数连续下降来终止作业、释放GPU并保留最佳检查点，以纠正奖励过度优化，在RLHF负载上实现高精度检测并提升JCT。

S-SPPO: Semantic-Calibrated Self-Play Preference Optimization

S-SPPO：语义校准的自对弈偏好优化

Xiwen Chen, Wenhui Zhu, Jingjing Wang, Peijie Qiu, Zhipeng Wang, Huayu Li, ZhengXiao He, Xuanzhao Dong, Prayag Tiwari, Mingkun Xu, Yujian Xiong, Feng Luo, Abolfazl Razi, Brendan Hogan Rappazzo, Anderson Schneider, Yuriy Nevmyvaka

机构 * University of Arizona, USA（亚利桑那大学） ； Arizona State University, USA（亚利桑那州立大学） ； Now at Google LLC, work done at Rice University（现就职于谷歌公司，曾就职于里士大学） ； Clemson University, USA（克莱姆森大学） ； Washington University in St. Louis, USA（圣路易斯华盛顿大学） ； Halmstad University, Sweden（哈姆斯塔德大学） ； Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology, China（广东智能科学与技术研究院） 纠错

AI总结 针对自对弈偏好优化（SPPO）中因偏好预测过度自信导致策略退化的问题，提出双空间语义校准框架S-SPPO，通过语义门控监督校准和潜在排斥表示校准，在保持博弈结构的同时提升对齐性能。

Comments Accepted by ICML2026

RSRCC: A Remote Sensing Regional Change Comprehension Benchmark Constructed via Retrieval-Augmented Best-of-N Ranking

RSRCC：通过检索增强的最佳N排序构建的遥感区域变化理解基准

Roie Kazoom, Yotam Gigi, George Leifman, Tomer Shekel, Genady Beryozkin

机构 * Google Research（谷歌研究） 纠错

AI总结 提出RSRCC基准，包含12.6万个细粒度遥感变化问答对，采用层次化半监督流程结合最佳N排序解决歧义，实现局部语义变化推理。

Protein Design with Agent Rosetta: A Case Study for Specialized Scientific Agents

基于Agent Rosetta的蛋白质设计：面向专业科学智能体的案例研究

Jacopo Teneggi, S. M. Bargeen A. Turzo, Tanya Marwah, Alberto Bietti, P. Douglas Renfrew, Vikram Khipple Mulligan, Siavash Golkar

机构 * Polymathic AI（多学科人工智能实验室） ； Center for Computational Biology, Flatiron Institute（计算生物学中心，Flatiron研究所） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Center for Computational Mathematics, Flatiron Institute（计算数学中心，Flatiron研究所） ； New York University（纽约大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 提出Agent Rosetta，将大语言模型与Rosetta软件环境结合，通过迭代优化实现用户定义的蛋白质设计目标，在规范氨基酸设计上匹配专家，在非规范残基设计上超越现有ML方法。

EffGen: Enabling Small Language Models as Capable Autonomous Agents

EffGen: 使小型语言模型成为能干的自主智能体

Gaurav Srivastava, Aafiya Hussain, Chi Wang, Yingyan Celine Lin, Xuan Wang

机构 * Department of Computer Science, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） ； Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA（佐治亚理工学院） ； Google DeepMind, USA（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 EffGen是一个针对小型语言模型优化的开源智能体框架，通过提示压缩、任务分解、复杂度路由和统一记忆系统，实现高效、安全的本地部署，在13个基准测试中优于LangChain等框架。

Comments Accepted to ICML 2026 Conference

A Fully First-Order Layer for Differentiable Optimization

用于可微优化的全一阶层

Zihao Zhao, Kai-Chia Mo, Shing-Hei Ho, Brandon Amos, Kai Wang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； DeepMind（深度思维） 纠错

AI总结 提出一种仅使用一阶信息计算梯度的算法，通过将可微优化重写为双层优化并引入活动集拉格朗日超梯度方法，避免Hessian计算，实现高效近似。

Comments ICML 2026

Attention, not scale, drives human-AI alignment in multimodal language prediction

注意力，而非规模，驱动多模态语言预测中的人机对齐

Viktor Kewenig, Andrew Lampinen, Samuel A. Nastase, Christopher Edwards, Quitterie Lacome D'Elascombe, Akilles Rechardt, Jeremy I Skipper, Gabriella Vigliocco

机构 * Psychology and Language Science, Experimental Psychology, University College London, London, UK（心理学与语言科学、实验心理学，伦敦大学学院，伦敦，英国） ； Google Deepmind, Mountain View, US（谷歌DeepMind，山景城，美国） ； Princeton Neuroscience Institute, Princeton University, Princeton, NJ, USA（普林斯顿神经科学研究所，普林斯顿大学，普林斯顿，新泽西州，美国） ； Computer Science Department, Exeter University（计算机科学系，埃克塞特大学） 纠错

AI总结 本研究通过比较五种视觉-语言模型与600名人类在视觉世界范式中的表现，发现添加视觉上下文显著提升模型与人类在预测评分上的一致性，且注意力机制而非模型规模是主要驱动因素。

Comments 39 pages, 6 Figures, published in NPJ Artificial Intelligence