语言大模型 / LLM

PERM: Psychology-grounded Empathetic Reward Modeling for Large Language Models

PERM：基于心理学的共情奖励建模用于大语言模型

Chengbing Wang, Wuqiang Zheng, Yang Zhang, Fengbin Zhu, Junyi Cheng, Yi Xie, Wenjie Wang, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Huawei Technologies（华为技术） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 PERM通过双向分解和旁观者视角提升大语言模型的共情能力，实验显示其在同理心基准和对话数据集上表现优异，用户偏好率达70%。

DecoupledESC: Enhancing Emotional Support Generation via Strategy-Response Decoupled Preference Optimization

解耦ESC：通过策略-回应解耦的偏好优化增强情感支持生成

Chao Zhang, Xin Shi, Xueqiao Zhang, Yifan Zhu, Yi Yang, Yawei Luo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；SFT(abstract)

AI总结 本文提出了解耦ESC框架，通过策略-回应解耦的偏好优化方法，提升情感支持生成的质量与准确性。

Evaluating LLM Behavior in Hiring: Implicit Weights, Fairness Across Groups, and Alignment with Human Preferences

评估LLM在招聘中的行为：隐含权重、群体公平性及与人类偏好的一致性

Morgane Hoffmann, Emma Jouffroy, Warren Jouanneau, Marc Palyart, Charles Pebereau

机构 * Malt 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出评估LLM招聘决策的框架，发现模型重视核心生产力信号，但对某些特征的解释超出显性匹配价值，且不同群体间权重存在差异。

Do We Always Need Query-Level Workflows? Rethinking Agentic Workflow Generation for Multi-Agent Systems

我们是否总是需要查询级工作流？重新思考多智能体系统中的代理工作流生成

Zixu Wang, Bingbing Xu, Yige Yuan, Huawei Shen, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SCALE框架，通过低成本任务级生成替代查询级生成，减少令牌消耗并保持性能。

Comments 17 pages, 4 figures, 3 tables

M^4olGen: Multi-Agent, Multi-Stage Molecular Generation under Precise Multi-Property Constraints

M^4olGen: 多智能体、多阶段分子生成在精确多属性约束下

Yizhan Li, Florence Cloutier, Sifan Wu, Ali Parviz, Boris Knyazev, Yan Zhang, Glen Berseth, Bang Liu

机构 * DIRO & Université de Montréal（DIRO与蒙特利尔大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Institut Courtois（Courtois研究所） ； Samsung AI Lab, Montreal（三星AI实验室） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能 chair） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 M^4olGen通过多智能体和强化学习框架，在多属性约束下实现精确分子生成，优于现有方法。