Microsoft（微软）

Weak-to-Strong On-Policy Distillation

弱到强在线策略蒸馏

Fangxu Yu, Weijia Xu, Michael Xu, Tianyi Zhou, Zinan Lin

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 本文提出W2S-OPD框架，从多个弱模型蒸馏提升强学生模型，在数学、代码基准测试中优于OPD，可让学生超越领域教师，监督源更弱时仍能提升性能。

Comments Technical Report

Contextual Slate GLM Bandits with Limited Adaptivity

有限自适应性下的上下文式板GLM赌博机

Tanmay Goyal, Sukruta Prakash Midigeshi, Gaurav Sinha

机构 * Microsoft Research India（微软研究院印度） 纠错

AI总结 针对有限自适应性的上下文式板赌博机问题，提出两种算法B-SlateGLinCB和RS-SlateGLinCB，分别适用于批处理和少切换设置，在多样性假设下实现与非线性参数无关的遗憾界，并具有计算效率。

Comments Accepted at ICML 2026

SoK: DARPA's AI Cyber Challenge (AIxCC): Competition Design, Architectures, and Lessons Learned

SoK: DARPA 人工智能网络挑战赛 (AIxCC)：竞赛设计、架构与经验教训

Cen Zhang, Younggi Park, Fabian Fleischer, Yu-Fu Fu, Jiho Kim, Dongkwan Kim, Youngjoon Kim, Qingxiao Xu, Andrew Chin, Ze Sheng, Hanqing Zhao, Michael Pelican, David J. Musliner, Jeff Huang, Jon Silliman, Mikel Mcdaniel, Jefferson Casavant, Isaac Goldthwaite, Nicholas Vidovich, Matthew Lehman, Taesoo Kim

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Smart Information Flow Technologies (SIFT)（智能信息流技术公司） ； Kudu Dynamics（Kudu动态公司） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 本文系统分析 DARPA 人工智能网络挑战赛 (AIxCC)，探讨其竞赛设计、决赛系统的架构方法，并总结驱动性能的因素、技术进展及未来研究方向。

Comments Camera ready version, systematization of Knowledge and post-competition analysis of DARPA AIxCC (2023-2025)

Journal ref USENIX Security 2026