Microsoft（微软）

Orchard: An Open-Source Agentic Modeling Framework

Orchard：一个开源的智能体建模框架

Baolin Peng, Wenlin Yao, Qianhui Wu, Hao Cheng, Xiao Yu, Rui Yang, Tao Ge, Alessandro Sordoni, Xingdi Yuan, Yelong Shen, Pengcheng He, Tong Zhang, Zhou Yu, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出Orchard，一个开源的智能体建模框架，通过轻量级环境服务和三种智能体建模食谱，实现了跨领域可重用的智能体数据、训练和评估。

Scaling medical imaging report generation with multimodal reinforcement learning

通过多模态强化学习扩展医学影像报告生成

Qianchu Liu, Sheng Zhang, Guanghui Qin, Yu Gu, Ying Jin, Sam Preston, Yanbo Xu, Sid Kiblawi, Wen-wai Yim, Timothy Ossowski, Tristan Naumann, Mu Wei, Hoifung Poon

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 本文提出UniRG框架，通过多模态强化学习提升医学影像报告生成的性能和泛化能力，在CXR报告生成中取得新的SOTA成绩。

Distributions In, Distributions Out: The Case for Soft-Label Training

输入分布与输出分布：软标签训练的案例

Agamdeep Singh, Ashish Tiwari, Hosein Hasanbeig, Priyanshu Gupta

机构 * Microsoft（微软） 纠错

AI总结 该研究针对标注者分歧导致硬标签训练丢失信息的问题，通过ChaosNLI等三个数据集实验证明，软标签训练在准确率、KL散度及熵相关性上均优于硬标签训练，更适配真实歧义场景。