Stanford University（斯坦福大学）

FASTER: Value-Guided Sampling for Fast RL

FASTER：基于价值引导的快速强化学习采样

Perry Dong, Alexander Swerdlow, Dorsa Sadigh, Chelsea Finn

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 FASTER通过建模去噪过程中的动作候选过滤作为马尔可夫决策过程，提升采样测试时间缩放的效率，减少计算成本并提高性能。

Are Large Language Models Economically Viable for Industry Deployment?

大语言模型在工业部署中经济上可行吗？

Abdullah Mohammad, Sushant Kumar Ray, Pushkar Arora, Rafiq Ali, Ebad Shabbir, Gautam Siddharth Kashyap, Jiechao Gao, Usman Naseem

机构 * DSEU-Okhla ； University of Delhi（德里大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； Center for SDGC（SDGC研究中心） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出EDGE-EVAL框架，评估大语言模型在工业场景中的全生命周期性能，引入五个部署指标，揭示模型在经济性和能效上的效率前沿及异常现象。

Comments Accepted at ACL 2026 (Industry Track)

ARGUS: Agentic GPU Optimization Guided by Data-Flow Invariants

ARGUS：通过数据流不变量指导的代理GPU优化

Haohui Mai, Xiaoyan Guo, Xiangyun Ding, Daifeng Li, Qiuchu Yu, Chenzhun Guo, Cong Wang, Jiacheng Zhao, Christos Kozyrakis, Binhang Yuan

机构 * CausalFlow Inc.（CausalFlow公司） ； HKUST（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UCAS ； UC Riverside（UC河滨分校） 纠错

AI总结 ARGUS通过数据流不变量指导代理生成高效GPU内核，解决传统代理在关键计算任务中的性能不足问题，实现接近人工优化的性能和广泛的任务泛化能力。

PhysMem: Scaling Test-time Physical Memory for Robot Manipulation

PhysMem：为机器人操作扩展测试时的物理内存

Haoyang Li, Yang You, Hao Su, Leonidas Guibas

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） 纠错

AI总结 PhysMem通过测试时交互学习物理原理，提升机器人在不同环境下的物体操控能力，实验显示其在真实任务和模拟中均优于传统经验检索方法。