Northeastern University（东北大学）

SPADE: Self-Play in Adaptive Synthetic Executable Environments

SPADE：自适应合成可执行环境中的自博弈

Bo Liu, Simon Yu, Yiding Jiang, Ao Qu, Andrew Zhao, Zichen Liu, Junsu Kim, Zijian Zhou, Seungone Kim, Tongzheng Ren, Mickel Liu, Hanfei Yu, Zhaorun Chen, Weiyan Shi, Paul Pu Liang, Luke Zettlemoyer, Yejin Choi, Natasha Jaques

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

AI总结 SPADE是一种双角色自博弈强化学习框架，让单个LLM同时担任环境设计者与推理智能体，在多类基准上显著提升了语言智能体的性能，推动了开放式自我改进。

Comments Work in progress. Project page: this https URL (https://spade-rl.github.io); Code: this https URL (https://github.com/spade-rl/spade)

When Should a Robot Think? Resource-Aware Reasoning via Reinforcement Learning for Embodied Robotic Decision-Making

机器人何时应该思考？基于强化学习的资源感知推理在具身机器人决策中的应用

Jun Liu, Pu Zhao, Zhenglun Kong, Xuan Shen, Peiyan Dong, Fan Yang, Lin Cui, Hao Tang, Geng Yuan, Wei Niu, Wenbin Zhang, Xue Lin, Gaowen Liu, Yanzhi Wang, Dong Huang

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Northeastern University（东北大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Fujitsu Research of America（美国富士通研究） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； EmbodyX Inc（EmbodyX公司） ； Cisco Systems（思科系统） 纠错

AI总结 提出RARRL框架，通过强化学习学习高层编排策略，使具身代理能自适应决定是否调用LLM推理、选择推理角色及分配计算预算，以平衡推理开销与任务成功率。