University of Cambridge（剑桥大学）

The Illusion of Diminishing Returns: Measuring Long Horizon Execution in LLMs

持续扩展的幻觉回报：衡量LLM的长周期执行

Akshit Sinha, Arvindh Arun, Shashwat Goel, Steffen Staab, Jonas Geiping

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Institute for AI, University of Stuttgart（斯图加特大学人工智能研究所） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） 纠错

AI总结 本文通过分析LLM在长周期任务中的执行能力，揭示了持续扩展LLM并非必然导致回报递减，而是执行能力的提升能显著改善长周期任务表现。

Comments Published at ICLR 2026

CALF: Communication-Aware Learning Framework for Distributed Reinforcement Learning

CALF：面向分布式强化学习的通信感知学习框架

Carlos Purves, Pietro Lio'

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本文提出CALF框架，通过在仿真中训练考虑通信延迟等网络条件的策略，减少实际部署中的性能差距，验证了通信约束建模对实现鲁棒现实执行的重要性。