大模型对齐与安全

Group Distributionally Robust Optimization-Driven Reinforcement Learning for LLM Reasoning

基于组分布鲁棒优化的强化学习用于大语言模型推理

Kishan Panaganti, Zhenwen Liang, Wenhao Yu, Haitao Mi, Dong Yu

机构 * Tencent AI Lab in Bellevue WA USA（腾讯AI实验室（西雅图华盛顿州）） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出多对手组分布鲁棒优化框架，通过动态调整训练分布提升大语言模型推理性能，实现训练后精度提升10.6%和10.1%。

Comments Keywords: Large Language Models, Reasoning Models, Reinforcement Learning, Distributionally Robust Optimization, GRPO

The Role of Social Learning and Collective Norm Formation in Fostering Cooperation in LLM Multi-Agent Systems

在LLM多智能体系统中，社会学习和集体规范形成促进合作的作用

Prateek Gupta, Qiankun Zhong, Hiromu Yakura, Thomas Eisenmann, Iyad Rahwan

机构 * Center for Humans and Machines（人类与机器中心） ； Max-Planck Institute for Human Development（人类发展马克斯·普朗克研究所） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种无显式奖励信号的CPR模拟框架，通过社会学习和规范惩罚机制研究LLM多智能体系统中合作与规范的内生形成。

Comments Accepted at the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)