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Vector Policy Optimization: Training for Diversity Improves Test-Time Search

向量策略优化：为多样性训练改进测试时间搜索

Ryan Bahlous-Boldi, Isha Puri, Idan Shenfeld, Akarsh Kumar, Mehul Damani, Sebastian Risi, Omar Khattab, Zhang-Wei Hong, Pulkit Agrawal

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Improbable AI Lab（Improbable AI 实验室） ； MIT-IBM Computing Research Lab（麻省理工-IBM 计算研究实验室） ； Sakana AI 纠错

AI总结 本文提出向量策略优化（VPO）方法，通过训练策略以预测多样化的下游奖励函数，从而产生多样化的解决方案，以改进测试时间搜索的性能。

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LCGuard: Latent Communication Guard for Safe KV Sharing in Multi-Agent Systems

LCGuard: 多智能体系统中安全KV共享的潜在通信守护者

Sadia Asif, Mohammad Mohammadi Amiri, Momin Abbas, Prasanna Sattigeri, Karthikeyan Natesan Ramamurthy

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 本文提出LCGuard框架，通过在智能体间共享KV缓存前学习表示层面的转换，以防止敏感信息泄露，同时在多个模型家族和多智能体基准测试中验证了其在减少重建攻击成功率和保持任务性能方面的有效性。

Agentic CLEAR: Automating Multi-Level Evaluation of LLM Agents

Agentic CLEAR: 自动化多层级评估LLM代理

Asaf Yehudai, Lilach Eden, Michal Shmueli-Scheuer

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 本研究提出Agentic CLEAR框架，通过多层级细粒度分析实现LLM代理的自动化评估，提供高质量的数据驱动反馈并预测任务成功率。

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Prototype-Grounded Concept Models for Verifiable Concept Alignment

基于原型的可验证概念模型用于可验证的概念对齐

Stefano Colamonaco, David Debot, Pietro Barbiero, Giuseppe Marra

机构 * Department of Computer Science, KU Leuven（卢森堡大学计算机科学系） ； IBM Research, Zurich（苏黎世IBM研究院） 纠错

AI总结 本研究提出了一种基于原型的概念模型（PGCMs），通过将概念与学习到的视觉原型关联起来，从而提高概念对齐的可验证性和可解释性，同时保持预测性能。

Neuro-Symbolic AI for Analytical Solutions of Differential Equations

神经符号AI用于微分方程的解析解

Orestis Oikonomou, Levi Lingsch, Dana Grund, Siddhartha Mishra, Georgios Kissas

机构 * Seminar for Applied Mathematics, ETH Zurich, Switzerland（应用数学研讨会，苏黎世联邦理工学院，瑞士） ； ETH AI Center, Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院人工智能中心，瑞士） ； IBM Research Europe, Zurich, Switzerland（IBM欧洲研究院，苏黎世，瑞士） ； Institute for Atmospheric and Climate Science, ETH Zurich, Switzerland（大气与气候科学研究所，苏黎世联邦理工学院，瑞士） ； Swiss Data Science Center, ETH Zurich, Switzerland（瑞士数据科学中心，苏黎世联邦理工学院，瑞士） 纠错

AI总结 本文提出SIGS神经符号框架，通过上下文无关文法生成数学上有效且物理上有意义的构建块，并结合用户指定的Ansatz进行组合，嵌入到拓扑正则化的连续潜在流形中，通过两阶段搜索发现解析解，提高了微分方程解析解的准确性和效率。

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DocAtlas: Multilingual Document Understanding Across 80+ Languages

DocAtlas: 跨80多种语言的多语言文档理解

Ahmed Heakl, Youssef Mohamed, Abdullah Sohail, Rania Elbadry, Ahmed Nassar, Peter W. J. Staar, Fahad Shahbaz Khan, Imran Razzak, Salman Khan

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·拉谢德人工智能研究所） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 本文提出DocAtlas框架，通过构建高保真的OCR数据集和基准测试，覆盖82种语言和9个评估任务，利用双重管道生成精确的结构注解，展示了直接偏好优化在多语言适应中的有效性，提升了领域内和领域外的准确率。

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FlashSinkhorn: IO-Aware Entropic Optimal Transport on GPU

FlashSinkhorn: GPU上的IO感知熵最优传输

Felix X. -F. Ye, Xingjie Li, An Yu, Ming-Ching Chang, Linsong Chu, Davis Wertheimer

机构 * Department of Mathematics \& Statistics, University at Albany, Albany, NY, USA ； Department of Mathematics ； Statistics, University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, NC, USA ； Department of Computer Science, University at Albany, Albany, NY, USA ； IBM T.\ J.\ Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA 纠错

AI总结 本文提出FlashSinkhorn，一种基于GPU的熵最优传输求解器，通过将稳定化的对数域Sinkhorn更新转换为行-wise的LogSumExp归一化，实现了与Transformer注意力相同的归一化方式，从而实现了FlashAttention风格的融合和分块处理，显著降低了HBMIO并保持线性内存操作。

Resting Neurons, Active Insights: Robustifying Activation Sparsity in LLMs via Spontaneity

静息神经元，主动洞察：通过自发性增强LLM中的激活稀疏性

Haotian Xu, Jiannan Yang, Tian Gao, Tsui-Wei Weng, Tengfei Ma

机构 * IBM Thomas J. Watson Research Center, Yorktown Heights, USA（IBM 托马斯·J·沃森研究中心，美国Yorktown Heights） ； Halıcıoğlu Data Science Institute, UC San Diego, La Jolla, USA（哈利奇欧数据科学研究所，美国UC圣地亚哥La Jolla） ； Stony Brook University, Stony Brook, USA（史泰文·布鲁克大学，美国Stony Brook） 纠错

AI总结 本文提出了一种通过引入自发神经元（SPON）来增强LLM中激活稀疏性的方法，解决了高稀疏率下模型精度下降的问题，通过分布匹配训练SPON，使模型在稀疏计算中保持稳定和泛化能力。

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