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2026-08-27 至 2026-08-27 共收录 5
2608.24588 2026-08-27 cs.LG 版本更新

IAPO: Influence-Aware Policy Optimization for Credit Assignment in Multi-Turn Service Agents

IAPO:面向多轮服务智能体信用分配的感知影响策略优化

Bo Ren, Yirong Mao, Yi Yang, Wenhui Que

机构 * Fudan University(复旦大学) WeChat, Tencent Inc.(腾讯公司微信业务)

AI总结 本研究提出IAPO方法,将轨迹转化为影响依赖图以优化多轮服务智能体的信用分配,在三个服务智能体基准及BFCL-v4多轮任务上,性能优于多轮RL基线。

Comments 12 pages, 3 figures, 5 tables. Preprint

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2608.21265 2026-08-27 cs.CL 版本更新

Memory Augmentation Unlocks Efficient Chain-of-Thought Reasoning

记忆增强解锁高效思维链推理

Simeng Zhang, Yilong Chen, Wenyuan Zhang, Zhenyu Zhang, Yao Chen, Junyuan Shang, Tingwen Liu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences(中国科学院信息工程研究所) School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学网络空间安全学院) Baidu Inc.(百度公司) Tencent Inc.(腾讯公司)

AI总结 该研究提出无需训练的记忆增强压缩框架,构建可复用推理记忆提升思维草稿压缩效果,在多任务上获显著准确率提升并加速推理,兼容多种压缩机制。

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2608.14684 2026-08-27 cs.LG cs.AI 版本更新

Mitigating Rubric Interference in LLM Judges via On-Policy Self-Distillation

通过策略内自蒸馏缓解大语言模型评审员中的评分标准干扰

Dingyao Yu, Tong Zhang, Yutao Mou, Yunxiao Zhang, Wei Ye, Shikun Zhang

机构 * Peking University(北京大学) Weixin Al, Tencent Inc(腾讯公司微信智能)

AI总结 本研究针对LLM评审员多评分标准评估时的干扰问题,提出SARA方法,通过策略内自蒸馏提升评估一致性,且该一致性可跨数据集迁移。

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2605.27140 2026-08-27 cs.AI 版本更新

StepOPSD: Step-Aware Online Preference Self-Distillation for Agent Reinforcement Learning

StepOPSD: 面向智能体强化学习的步骤感知在线偏好蒸馏

Yanfei Zhang, Xu Lin, Chenglin Wu

机构 * Independent Researcher(独立研究者) Tencent(腾讯) DeepWisdom(深智沃)

AI总结 提出StepOPSD框架,以智能体步骤为信用分配单元,通过事后增强教师上下文重新评分步骤段,并在GRPO更新前进行归一化每步信用预算的优势塑造,解决多轮智能体强化学习中的信用分配不匹配问题。

Comments Already been accepted as an EMNLP2026 Findings paper

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2511.19972 2026-08-27 cs.CV 版本更新

Boosting Reasoning in Large Multimodal Models via Activation Replay

通过激活回放提升大多模态模型的推理能力

Yun Xing, Xiaobin Hu, Qingdong He, Jiangning Zhang, Shuicheng Yan, Shijian Lu, Yu-Gang Jiang

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) National University of Singapore(国立新加坡大学) Tencent Youtu Lab(腾讯云图实验室) Zhejiang University(浙江大学) Fudan University(复旦大学)

AI总结 本文通过激活回放方法提升大模型的多模态推理能力,通过操控低熵激活来增强推理性能,验证了该方法在数学、视觉代理和视频推理等场景中的有效性。

Comments CVPR 2026

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