Meituan（美团）

Long-term Task-oriented Agent: Proactive Long-term Intent Maintenance in Dynamic Environments

长期任务导向代理：动态环境中主动的长期意图维护

Qinglong Shi, Donghai Wang, Hantao Zhou, Jiguo Li, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He

机构 * School of Management, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学管理学院） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 本文提出一种主动任务导向代理，通过意图条件监控和事件触发跟进，提升动态环境中长期意图维护的能力，并通过ChronosBench验证了其有效性。

Comments 8 pages, 2 figures

A Curriculum Learning Approach to Reinforcement Learning: Leveraging RAG for Multimodal Question Answering

一种基于RAG的强化学习课程学习方法：用于多模态问答

Chenliang Zhang, Lin Wang, Yuanyuan Lu, Yusheng Qi, Kexin Wang, Peixu Hou, Wenshi Chen

机构 * Meituan（美团） 纠错

AI总结 本文提出了一种结合课程学习与强化学习的方法，用于多模态问答任务，通过检索增强生成系统在挑战中取得优异成绩。

Efficient Paths and Dense Rewards: Probabilistic Flow Reasoning for Large Language Models

高效路径与密集奖励：用于大语言模型的概率流推理

Yan Liu, Feng Zhang, Zhanyu Ma, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He, Han Liu, Yangdong Deng

机构 * Meituan（美团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

AI总结 CoT-Flow通过概率流框架提升大语言模型的推理效率与性能，采用流引导解码和流强化学习方法实现信息高效推理路径和密集奖励函数。

UserLM-R1: Modeling Human Reasoning in User Language Models with Multi-Reward Reinforcement Learning

UserLM-R1: 通过多奖励强化学习建模人类推理在用户语言模型中的应用

Feng Zhang, Shijia Li, Chunmao Zhang, Zhanyu Ma, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He, Jingwen Xu, Han Liu

机构 * Meituan（美团） ； Peking University（北京大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

AI总结 UserLM-R1通过多奖励强化学习和动态目标驱动策略，提升用户语言模型在跨领域和对抗性场景中的推理与策略能力。

Reading or Reasoning? Format Decoupled Reinforcement Learning for Document OCR

阅读还是推理？面向文档OCR的格式解耦强化学习

Yufeng Zhong, Lei Chen, Zhixiong Zeng, Xuanle Zhao, Deyang Jiang, Liming Zheng, Jing Huang, Haibo Qiu, Peng Shi, Siqi Yang, Lin Ma

机构 * Meituan（美团） 纠错

AI总结 本文提出格式解耦强化学习方法，通过高熵模式优化提升文档OCR性能，在OmniDocBench上取得新记录。

Comments technical report

SOP-Maze: Evaluating Large Language Models on Complicated Business Standard Operating Procedures

SOP-Maze：在复杂业务标准操作规程上评估大语言模型

Jiaming Wang, Zhe Tang, Zehao Jin, Hefei Chen, Yilin Jin, Peng Ding, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao

机构 * Meituan M17（美团M17） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 SOP-Maze通过评估大语言模型在复杂业务标准操作规程中的表现，揭示了模型在遵循规程、对话处理和计算推理方面的不足。