大模型推理能力

PAACE: A Plan-Aware Automated Agent Context Engineering Framework

PAACE：一种计划感知的自动代理上下文工程框架

Kamer Ali Yuksel

机构 * Kamer Ali Yuksel（独立研究者） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 PAACE通过计划感知的上下文工程框架提升LLM代理的准确性并减少上下文负载，实现高效多步骤任务处理。

Richelieu: Self-Evolving LLM-Based Agents for AI Diplomacy

Richelieu: 基于大语言模型的自进化AI外交代理

Zhenyu Guan, Xiangyu Kong, Fangwei Zhong, Yizhou Wang

机构 * Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； Computer School（计算机学院） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Center on Frontiers of Computing Studies（计算前沿研究中心） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（通用人工智能国家重点实验室） ； Nat’l Eng. Research Center of Visual Technology（视觉技术国家工程研究中心） ； State Key Lab of General Artificial Intelligence（通用人工智能国家重点实验室） ； BIGAI 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Richelieu通过整合战略规划、目标导向谈判和自我进化能力，开发出能执行复杂多代理任务的AI外交代理。

Journal ref NuerIPS 2024

From $f(x)$ and $g(x)$ to $f(g(x))$: LLMs Learn New Skills in RL by Composing Old Ones

从f(x)和g(x)到f(g(x))：通过组合已有技能，LLMs在强化学习中学习新技能

Lifan Yuan, Weize Chen, Yuchen Zhang, Ganqu Cui, Hanbin Wang, Ziming You, Ning Ding, Zhiyuan Liu, Maosong Sun, Hao Peng

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究通过强化学习使LLMs组合已有技能学习新能力，揭示强化学习在提升模型复杂任务处理能力中的关键作用。

Basis Selection: Low-Rank Decomposition of Pretrained Large Language Models for Target Applications

基底选择：为特定应用预训练大语言模型的低秩分解

Yang Li, Daniel Agyei Asante, Changsheng Zhao, Ernie Chang, Yangyang Shi, Vikas Chandra

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Meta 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出了一种针对特定应用的LLM低秩分解方法，通过识别并去除冗余部分，有效压缩模型大小并保持性能。

Comments Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2025

Multimodal Representation Learning and Fusion

多模态表示学习与融合

Qihang Jin, Enze Ge, Yuhang Xie, Hongying Luo, Junhao Song, Ziqian Bi, Chia Xin Liang, Jibin Guan, Joe Yeong, Xinyuan Song, Junfeng Hao

机构 * AI Agent Lab, Vokram Group, United Kingdom（AI代理实验室，Vokram集团，英国） ； University of Bologna, Italy（博洛尼亚大学，意大利） ； University of Minnesota, United States（明尼苏达大学，美国） ； Singapore General Hospital, Singapore（新加坡中央医院，新加坡） ； Emory University, United States（埃默里大学，美国） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 多模态学习通过融合多种数据模态提升AI系统的理解和决策能力，旨在解决数据格式差异、输入缺失及对抗攻击等问题，推动计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。