Stanford University（斯坦福大学）

Decocted Experience Improves Test-Time Inference in LLM Agents

解毒经验提升LLM代理的测试时间推理

Maohao Shen, Kaiwen Zha, Zexue He, Zhang-Wei Hong, Siru Ouyang, J. Jon Ryu, Prasanna Sattigeri, Suhas Diggavi, Gregory Wornell

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本文研究通过解毒经验提升LLM代理测试时间推理性能，探讨如何通过经验构建有效上下文以优化复杂推理任务。

Effects of Generative AI Errors on User Reliance Across Task Difficulty

生成AI错误对用户依赖性的影响：任务难度跨维度研究

Jacy Reese Anthis, Hannah Cha, Solon Barocas, Alexandra Chouldechova, Jake Hofman

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 本文通过生成图示任务实验，探讨生成AI错误对用户依赖性的影响，发现任务难度差异影响用户对AI错误的反应，揭示用户对不规则错误的容忍度。

Comments Published in CHI EA 2026

Combee: Scaling Prompt Learning for Self-Improving Language Model Agents

Combee：用于自我改进语言模型代理的提示学习扩展

Hanchen Li, Runyuan He, Qizheng Zhang, Changxiu Ji, Qiuyang Mang, Xiaokun Chen, Lakshya A Agrawal, Wei-Liang Liao, Eric Yang, Alvin Cheung, James Zou, Kunle Olukotun, Ion Stoica, Joseph E. Gonzalez

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Tensormesh ； Gradient Network 纠错

AI总结 Combee通过并行扫描和增强洗牌机制，提升提示学习效率，实现多代理并行训练，同时保持学习质量。

ACT: Agentic Classification Tree

ACT：代理分类树

Vincent Grari, Tim Arni, Thibault Laugel, Sylvain Lamprier, James Zou, Marcin Detyniecki

机构 * AXA AI Research（AXA人工智能研究） ； Stanford University（斯坦福大学） ； EPFL, Lausanne, Switzerland（瑞士洛桑联邦理工学院） ； Polish Academy of Sciences, IBS PAN, Warsaw, Poland（波兰科学院计算机科学研究所） 纠错

AI总结 ACT通过将决策树扩展到非结构化输入，利用自然语言问题和LLM反馈提升透明度和可解释性，实验证明其在文本基准上优于基于提示的方法。

Comments 25 pages, 8 figures

The PIMMUR Principles: Ensuring Validity in Collective Behavior of LLM Societies

PIMMUR 原则：确保 LLM 社会集体行为的有效性

Jiaxu Zhou, Jen-tse Huang, Xuhui Zhou, Man Ho Lam, Xintao Wang, Hao Zhu, Wenxuan Wang, Maarten Sap

机构 * Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 本文通过审计39项研究，识别出六个普遍缺陷，指出89.7%的研究违反至少一个原则，导致模拟有效性受损。通过复现实验发现，当遵循PIMMUR原则时，报告的集体现象往往消失或反转，表明许多'涌现'行为可能是方法学伪影而非真实社会动态。

Comments 13 pages, 9 figures, 3 tables; add more papers in our systematic audit (39 in total)

Quantifying Trust: Financial Risk Management for Trustworthy AI Agents

量化信任：为可信AI代理的金融风险管理

Wenyue Hua, Tianyi Peng, Chi Wang, Ian Kaufman, Bryan Lim, Chandler Fang

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Stanford University（斯坦福大学） ； t54.ai ； Virtuals ACP ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

AI总结 本文提出基于金融风险管理的Agentic Risk Standard框架，通过整合风险评估与补偿机制，将信任从隐含期望转为可衡量的产品保证，提升AI代理在开放环境中的可靠性。

Comments 30 pages, 9 figures

Align Your Structures: Generating Trajectories with Structure Pretraining for Molecular Dynamics

对齐你的结构：利用结构预训练生成分子动力学轨迹

Aniketh Iyengar, Jiaqi Han, Pengwei Sun, Mingjian Jiang, Jianwen Xie, Stefano Ermon

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Lambda, Inc（Lambda公司） 纠错

AI总结 本文提出利用结构预训练生成分子动力学轨迹的方法，通过扩散模型生成结构并结合插值模块保证时间一致性，有效解决分子动力学数据稀缺问题。

Comments Published at ICLR 2026. 38 pages, 17 figures, 17 tables

A Generative Foundation Model for Multimodal Histopathology

多模态病理生成模型基础框架

Jinxi Xiang, Mingjie Li, Siyu Hou, Yijiang Chen, Xiangde Luo, Yuanfeng Ji, Xiang Zhou, Ehsan Adeli, Akshay Chaudhari, Curtis P. Langlotz, Kilian M. Pohl, Ruijiang Li

机构 * Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院放射肿瘤学系） ； Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院精神病学与行为科学系） ； Department of Statistics and Data Science, Yale University（耶鲁大学统计与数据科学系） ； Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Department of Electrical Engineering, Stanford University（斯坦福大学电气工程系） ； Department of Biomedical Data Science, Stanford University（斯坦福大学生物医学数据科学系） ； Department of Radiology, Stanford University（斯坦福大学放射学系） ； Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging, Stanford University（斯坦福大学医学与影像人工智能中心） 纠错

AI总结 本文提出MuPD模型，通过扩散变压器整合病理图像、分子数据和临床文本，实现跨模态生成任务，提升诊断准确性和数据扩展性。

Comments 33 pages, 9 figures

A Multimodal Foundation Model of Spatial Transcriptomics and Histology for Biological Discovery and Clinical Prediction

一种结合空间转录组学和组织学的多模态基础模型用于生物发现和临床预测

Jinxi Xiang, Siyu Hou, Yuchen Li, Ryan Quinton, Xiaoming Zhang, Feyisope Eweje, Xiangde Luo, Yijiang Chen, Zhe Li, Colin Bergstrom, Ted Kim, Sierra Willens, Francesca Maria Olguin, Matthew Abikenari, Andrew Heider, Sanjeeth Rajaram, Joel Neal, Maximilian Diehn, Xiang Zhou, Ruijiang Li

机构 * Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院放射肿瘤学系） ； Department of Statistics and Data Science, Yale University（耶鲁大学统计与数据科学系） ； Department of Medicine (Oncology), Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院医学系（肿瘤学）） ； Department of Pathology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院病理学系） ； Department of Neurosurgery, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院神经外科学系） ； Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence（斯坦福大学以人为本人工智能研究所） ； Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院） 纠错

AI总结 本文提出STORM模型，整合形态学特征、基因表达和空间上下文，提升空间领域发现并预测肿瘤类型基因表达，提高免疫治疗响应预测和预后诊断。

Comments 29 pages, 5 figures. This manuscript is a work in progress; further updates and revisions will be posted as they become available

Investigating Data Interventions for Subgroup Fairness: An ICU Case Study

探讨数据干预以实现子群体公平性：ICU案例研究

Erin Tan, Judy Hanwen Shen, Irene Y. Chen

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文通过ICU案例研究探讨数据干预对子群体公平性的影响，发现数据添加可能同时提升和损害模型公平性，结合数据与模型方法更有效。

Emergent Social Intelligence Risks in Generative Multi-Agent Systems

生成多智能体系统中的涌现社会智能风险

Yue Huang, Yu Jiang, Wenjie Wang, Haomin Zhuang, Xiaonan Luo, Yuchen Ma, Zhangchen Xu, Zichen Chen, Nuno Moniz, Zinan Lin, Pin-Yu Chen, Nitesh V Chawla, Nouha Dziri, Huan Sun, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Bake AI ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； IBM Research（IBM研究院） ； Cohere ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

AI总结 研究生成多智能体系统在共享资源竞争中的涌现风险，揭示集体行为自发复制人类社会故障模式的现象。

Action-guided generation of 3D functionality segmentation data

基于动作的3D功能分割数据生成

Jaime Corsetti, Francesco Giuliari, Davide Boscaini, Pedro Hermosilla, Andrea Pilzer, Guofeng Mei, Alexandros Delitzas, Francis Engelmann, Fabio Poiesi

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） ； University of Trento（特伦托大学） ； TU Wien（维也纳工业大学） ； NVIDIA（英伟达） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； MPI for Informatics（马克斯·普朗克信息学研究所） ； Stanford University（斯坦福大学） ； USI Lugano（卢加诺大学） 纠错

AI总结 本文提出SynthFun3D，通过动作描述生成3D功能分割数据，解决真实数据稀缺问题，提升3D功能理解性能。

Comments Accepted at CVPR 2026 GenRecon3D workshop. 17 pages, 8 figures, 1 table