Harvard University（哈佛大学）

Thinking at the Right Size: Amortized Distillation Across Post-Trained LLMs

合适规模的思考：跨后训练大语言模型的摊销蒸馏

Yan Zhou, Sara Kangaslahti, Jonathan Geuter, Nihal V. Nayak, Marco Fumero, Francesco Locatello, David Alvarez-Melis

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； IST Austria（奥地利科学技术研究所） 纠错

AI总结 该研究提出ADAPT框架，可单次蒸馏生成跨后训练大语言模型的多规模多变体模型，实现平滑规模插值与自适应规模选择，优化长文本推理的计算-准确率权衡。

Comments 8 pages, 6 figures. EMNLP 2026 Findings

SSE-Bio: A Structured Self-Evolving Agent with Agentic Retrieval Policy for Multi-Hop Biomedical Reasoning

SSE-Bio：面向多跳生物医学推理的、具备智能体式检索策略的结构化自进化智能体

Zhaohan Meng, Zaiqiao Meng, Siwei Liu, Hao Xu, Ke Yuan, Iadh Ounis

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（格拉斯哥大学计算科学学院） ； Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Harvard University（哈佛大学医学院附属布莱根妇女医院） ； Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） ； School of Natural and Computing Science, University of Aberdeen（阿伯丁大学自然与计算科学学院） ； School of Cancer Sciences, University of Glasgow（格拉斯哥大学癌症科学学院） ； Cancer Research UK Scotland Institute（英国癌症研究苏格兰研究所） 纠错

AI总结 本研究针对生物医学多跳问答的指令漂移问题，提出SSE-Bio结构化自进化智能体，通过代理策略选择性检索、细粒度模板编辑及组相对策略优化，在三个基准上实现优于现有基线的性能，BioHopR上提升6.56绝对点。

Comments Accepted to EMNLP 2026

Model-Based Reinforcement Learning for Heterogeneous Multi-Robot Task Assignment Under Distribution Shifts

分布偏移下异构多机器人任务分配的模型强化学习方法

Daniel Garces, Sara Castro, Adrian Haimovich, Byron Crowe, Stephanie Gil

机构 * John A. Paulson School Of Engineering And Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Beth Israel Deaconess Medical Center（贝斯以色列女执事医疗中心） ； Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院） 纠错

AI总结 本文提出一种预测感知自适应滚动框架，用于分布偏移下异构多机器人任务分配，在医院护理任务案例中，该方法较多种基线缩短了等待时间，提升了服务覆盖与尾部延迟性能。

Comments 34 pages, 14 figures, 4 tables