New York University（纽约大学）

GraphSearch: Agentic Search-Augmented Reasoning for Zero-Shot Graph Learning

GraphSearch: 基于代理的搜索增强推理用于零样本图学习

Jiajin Liu, Yuanfu Sun, Dongzhe Fan, Qiaoyu Tan

机构 * Department of Computer Science, New York University (Shanghai)（计算机科学系，纽约大学（上海）） 纠错

AI总结 GraphSearch通过图感知查询规划器和检索器实现零样本图学习，无需任务特定微调，提升图结构推理效率。

Comments 16 pages, 5 pages

The End of Reward Engineering: How LLMs Are Redefining Multi-Agent Coordination

奖励工程的终结：大型语言模型如何重新定义多智能体协调

Haoran Su, Yandong Sun, Congjia Yu

机构 * New York University（纽约大学） ； Lerna AI 纠错

AI总结 本文探讨了大型语言模型如何通过语义奖励规范和动态适应替代传统奖励工程，重新定义多智能体协调。

Regression-adjusted Monte Carlo Estimators for Shapley Values and Probabilistic Values

基于回归调整的肖普利值和概率值蒙特卡洛估计器

R. Teal Witter, Yurong Liu, Christopher Musco

机构 * Claremont McKenna College（克莱蒙特麦肯纳学院） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种结合蒙特卡洛抽样与线性回归的回归调整方法，用于更高效地估计概率值，如肖普利值，在多个数据集上表现出更优的性能。