Microsoft（微软）

Test-Time Learning with an Evolving Library

测试时学习与进化库

Weijia Xu, Alessandro Sordoni, Chandan Singh, Zelalem Gero, Michel Galley, Xingdi Yuan, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 EvoLib通过维护知识库实现大语言模型在不同实例间积累和进化知识，无需参数更新或外部监督，提升数学推理、代码生成等任务性能。

Representation-Based Exploration for Language Models: From Test-Time to Post-Training

基于表示的语言模型探索：从测试时到训练后

Jens Tuyls, Dylan J. Foster, Akshay Krishnamurthy, Jordan T. Ash

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 研究语言模型中强化学习探索新行为的价值，提出基于预训练模型隐藏状态的表示奖励探索方法，在推理时和训练后都显著提升了模型性能，如验证效率和测试时样本效率，为发现新行为提供实用途径。

Comments Accepted at ICLR 2026. Website and code: https://rep-exp.github.io

On the Sublinear Regret of Continuous K-Max Bandits

关于连续 K 最大多臂老虎机的次线性遗憾

Yu Chen, Siwei Wang, Longbo Huang, Wei Chen

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Institute for Interdisciplinary Information Sciences（交叉信息院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 研究连续K最大多臂老虎机问题，该问题在推荐等应用中出现，有离散化误差等困难。引入DCK - UCB算法，证明其实现了\(\widetilde{O}(T^{3/4})\)遗憾界，还针对特定情况提出MLE - Exp算法，为连续组合老虎机提供了算法解决方案。