Columbia University（哥伦比亚大学）

Duel-Evolve: Reward-Free Test-Time Scaling via LLM Self-Preferences

Duel-Evolve：通过LLM自我偏好实现无奖励的测试时间扩展

Sweta Karlekar, Carolina Zheng, Magnus Saebo, Nicolas Beltran-Velez, Shuyang Yu, John Bowlan, Michal Kucer, David Blei

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

AI总结 Duel-Evolve通过LLM自我偏好实现无奖励的测试时间优化，提升MathBench和LiveCodeBench的准确性。

PoSh: Using Scene Graphs To Guide LLMs-as-a-Judge For Detailed Image Descriptions

PoSh：利用场景图引导LLM-as-a-Judge进行详细图像描述

Amith Ananthram, Elias Stengel-Eskin, Lorena A. Bradford, Julia Demarest, Adam Purvis, Keith Krut, Robert Stein, Rina Elster Pantalony, Mohit Bansal, Kathleen McKeown

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； The National Gallery of Art（国家艺术馆） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

AI总结 PoSh通过利用场景图引导LLM-as-a-Judge，提供了一种更准确的详细图像描述评估方法，并展示了其在新数据集DOCENT中的优越表现。

Comments Accepted at ICLR 2026. 26 pages, 9 figures. Metric/benchmark available at https://github.com/amith-ananthram/posh

Cognitive Models and AI Algorithms Provide Templates for Designing Language Agents

认知模型和AI算法为设计语言代理提供模板

Ryan Liu, Dilip Arumugam, Cedegao E. Zhang, Sean Escola, Xaq Pitkow, Thomas L. Griffiths

机构 * Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； Department of Brain and Cognitive Sciences, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院脑科学与认知科学系） ； Zuckerman Mind Brain Behavior Institute（祖克曼心智大脑行为研究所） ； Department of Psychiatry, Columbia University（哥伦比亚大学精神医学系） ； Neuroscience Institute（神经科学研究所） ； Department of Machine Learning, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器学习系） ； Department of Psychology, Princeton University（普林斯顿大学心理学系） 纠错

AI总结 本文提出利用认知模型和AI算法设计语言代理的模板，旨在开发更有效且可解释的语言代理。