Fudan University（复旦大学）

When Can Conditional Flow Matching Replace Pointwise Negative Log-Likelihood?

条件流匹配何时能替代逐点负对数似然？

Yansen Han, Hongxin Sun, Tao Lin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文通过理论分解刻画了条件流匹配（CFM）可替代逐点负对数似然（NLL）的条件，指出其在离策略总体最优处的局限性，相关结论及分解为适配LLM方法至流匹配提供了理论基础。

What Makes Agent Memory Useful for Reliable Unanswerable Question Handling?

是什么让智能体记忆对可靠的无答案问题处理有用？

Chuanyuan Tan, Junjie Yu, Yuxin Wang, Yining Zheng, Xipeng Qiu, Wenliang Chen

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Suzhou City University（苏州城市学院） ； Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing（上海智能信息处理重点实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学技术与人工智能学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 该研究在agentic RAG框架下，评估不同记忆方法对UAQ处理的作用，发现记忆提升UAQ性能具选择性，程序与规则类记忆结合互补信号效果最优，可靠UAQ记忆依赖保留可迁移行为指导。

Iron: Intent-Aligned and Retrospective Dual Learning Framework for Enhancing Generalist Virtual Agents

Iron：用于增强通用虚拟智能体的意图对齐与回溯双学习框架

Jiahe Ying, Wendong Bu, Kaihang Pan, Bingchen Miao, Siyu Chen, Wen Wang, Xueming Jiang, Juncheng Li, Siliang Tang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 Iron是用于训练GUI智能体的意图对齐与回溯双学习框架，通过逐步循环一致奖励和事后回放机制提升性能，在跨环境等任务中优于三倍数据训练的模型，未见过的网页任务获25.06%相对提升。

Comments 11 pages, 5 figures, and 4 tables

The Effect of Emotional Context on Large Language Models' Endorsement of Premature Decisions: Comparing Emotional Vulnerability Across Six Commercial Models

情绪语境对大语言模型支持仓促决策的影响：六种商业模型的情绪脆弱性比较

Cheolho Shin, Yoojin Han, Donghun Shin, Kunho Lee

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Fudan University（复旦大学） ； St. Johnsbury Academy Jeju（济州圣约翰斯伯里学院） 纠错

AI总结 该研究探究情绪语境对LLM支持仓促决策的影响，测试六种商业模型后发现情绪会显著提升模型的支持度，且脆弱性因单个模型而异，仅Claude Opus无显著情绪效应。