Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

A Comparative Theoretical Analysis of Entropy Control Methods in Reinforcement Learning

强化学习中熵控制方法的比较理论分析

Ming Lei, Christophe Baehr

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Météo France/CNRS, Université de Toulouse, CNRM UMR 3589（法国气象局/法国国家科学研究中心，图卢兹大学，国家气象研究中心 UMR 3589） 纠错

AI总结 本文比较了传统熵正则化与基于协方差的熵控制方法，揭示了熵变化由log-probabilities与logit更新的协方差决定，传统方法引入持续偏差导致次优策略，而基于协方差方法通过稀疏正则化实现无偏性。

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MobiFlow: Real-World Mobile Agent Benchmarking through Trajectory Fusion

MobiFlow: 通过轨迹融合实现真实世界移动代理基准测试

Yunfei Feng, Xi Zhao, Cheng Zhang, Dahu Feng, Daolin Cheng, Jianqi Yu, Yubin Xia, Erhu Feng

机构 * Institute of Parallel and Distributed Systems (IPADS), Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学并行与分布式系统研究所（IPADS）） ； Department of Precision Instrument, Tsinghua University（清华大学精密仪器系） ； National Innovation Institute of High-end Smart Appliances（国家高端智能家电创新研究院） 纠错

AI总结 MobiFlow通过轨迹融合算法构建任务，覆盖20个常用第三方应用，提供240种真实任务，提升模型在真实负载下的评估精度。

Turing Test on Screen: A Benchmark for Mobile GUI Agent Humanization

屏幕上的图灵测试：移动GUI代理人化的一个基准

Jiachen Zhu, Lingyu Yang, Rong Shan, Congmin Zheng, Zeyu Zheng, Weiwen Liu, Yong Yu, Weinan Zhang, Jianghao Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出屏幕上的图灵测试基准，通过建模检测器与代理的MinMax优化问题，评估代理在人类中心生态系统中的生存能力，并提出人化基准和检测指标，展示代理在不牺牲性能的前提下实现高模仿性。

SkVM: Revisiting Language VM for Skills across Heterogenous LLMs and Harnesses

SkVM：重新审视跨异构LLM的技能语言虚拟机

Le Chen, Erhu Feng, Yubin Xia, Haibo Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出SkVM，通过将技能视为代码并利用LLM作为异构处理器，解决技能在不同平台间执行不一致的问题，提升技能可移植性和效率。

Parallelism and Generation Order in Masked Diffusion Language Models: Limits Today, Potential Tomorrow

掩码扩散语言模型中的并行性与生成顺序：今日的限制，明日的潜力

Yangyang Zhong, Yanmei Gu, Zhengqing Zang, Xiaomeng Li, Yuqi Ding, Xibei Jia, Yuting Shen, Zhenzhong Lan, Liwang Zhu, Weiping Liu, Junlin Zhou, Haisheng Liu, Zhong Xin Yu, Pengxin Luo, Donglian Qi, Yunfeng Yan, Junbo Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Chinese Academy of Social Sciences（中国社会科学院大学） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

AI总结 研究评估了八种主流MDLM在58个基准上的表现，发现其并行性和生成顺序受任务领域和正确性影响显著，且在需要逆向信息的任务中表现更优，提出生成后编辑范式以提升效率。

Agent-Dice: Disentangling Knowledge Updates via Geometric Consensus for Agent Continual Learning

Agent-Dice: 通过几何共识解耦知识更新以实现智能体持续学习

Zheng Wu, Xingyu Lou, Xinbei Ma, Yansi Li, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Jun Wang, Zhuosheng Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

AI总结 本文提出Agent-Dice框架，通过几何共识过滤和曲率重要性加权解耦知识更新，解决智能体持续学习中的稳定性与可塑性矛盾，实验表明其在GUI智能体和工具使用领域表现优异。

The Phantom of PCIe: Constraining Generative Artificial Intelligences for Practical Peripherals Trace Synthesizing

PCIe的幽灵：约束生成人工智能以实现实用外设追踪合成

Zhibai Huang, Chen Chen, James Yen, Yihan Shen, Yongchen Xie, Zhixiang Wei, Kailiang Xu, Yun Wang, Fangxin Liu, Tao Song, Mingyuan Xia, Zhengwei Qi

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； UltraRISC 纠错

AI总结 本文提出Phantom框架，通过结合生成模型与后处理过滤器，解决生成AI在合成TLP序列时的幻觉问题，提升外设追踪合成的准确性与实用性。

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