Google（谷歌）

AgentDebugX: An Open-Source Toolkit for Failure Observability, Attribution, and Recovery in LLM Agents

AgentDebugX：用于大语言模型代理中故障可观测性、归因和恢复的开源工具包

Kunlun Zhu, Xuyan Ye, Zhiguang Han, Yuchen Zhao, Bingxuan Li, Weijia Zhang, Muxin Tian, Xiangru Tang, Pan Lu, James Zou, Jiaxuan You, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Google（谷歌公司） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型代理故障调试难题，提出开源框架AgentDebugX，其核心DeepDebug通过多轮诊断定位根源，在基准测试中表现出色，能修复更多失败任务，还通过多种方式公开工作流程并提供错误中心。

Exposure-Based Reinforcement Learning to Rank

基于曝光的排序强化学习

Harrie Oosterhuis, Rolf Jagerman, Zhen Qin, Xuanhui Wang

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 研究排序学习的强化学习方法，针对标准RL在LTR中低效及现有方法复杂的问题，通过聚焦方差减少和GPU计算，提出新的梯度估计抽象，实现与自动微分无缝集成，实验证明新方法收敛快、性能高且无额外计算成本。

Comments Published at ICTIR'26

Phantoms and Disclosures: A Statistical Framework for Auditing Privacy in Synthetic Data

幻象与披露：合成数据审计的因果框架

Kareem Amin, Rudrajit Das, Alessandro Epasto, Adel Javanmard, Dennis Kraft, Mónica Ribero, Sergei Vassilvitskii

机构 * Google（谷歌） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 提出一个可定制的实证审计框架，通过区分真实披露与幻象披露，利用统计假设检验检测合成数据中的隐私泄露，无需模型访问或参考模型，提供比先前方法更紧的隐私泄露下界。

Comments 35 pages, 10 tables, 5 figures

Vectorizing the Trie: Efficient Constrained Decoding for LLM-based Generative Retrieval on Accelerators

将尝试矢量化：为基于LLM的生成检索在加速器上实现高效的受限解码

Zhengyang Su, Isay Katsman, Yueqi Wang, Ruining He, Lukasz Heldt, Raghunandan Keshavan, Shao-Chuan Wang, Xinyang Yi, Mingyan Gao, Onkar Dalal, Lichan Hong, Ed Chi, Ningren Han

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 STATIC通过矢量化技术实现高效受限解码，显著提升基于LLM的生成检索性能。

Comments KDD 2026 camera-ready

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), 2026, pp. 8009-8020