University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Leveraging Data to Say No: Memory Augmented Plug-and-Play Selective Prediction

利用数据说不：基于记忆的插拔式选择预测

Aditya Sarkar, Yi Li, Jiacheng Cheng, Shlok Mishra, Nuno Vasconcelos

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Qualcomm AI（高通人工智能） ； Yale University（耶鲁大学） ； Meta AI 纠错

AI总结 本文提出基于记忆的插拔式选择预测方法，通过增强视觉语言嵌入来减少方差并改进分数校准，提升图像描述、匹配和细粒度分类性能。

Comments ICLR 2026

FunPRM: Function-as-Step Process Reward Model with Meta Reward Correction for Code Generation

FunPRM：基于元奖励校正的函数作为步骤过程奖励模型用于代码生成

Ruiyi Zhang, Peijia Qin, Qi Cao, Eric Xue, Pengtao Xie

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 FunPRM通过元学习的奖励校正机制提升代码生成性能，实现更高质量的代码输出。

DAJ: Data-Reweighted LLM Judge for Test-Time Scaling in Code Generation

DAJ：用于代码生成测试时缩放的数据重加权LLM评判器

Peijia Qin, Ruiyi Zhang, Qi Cao, Pengtao Xie

机构 * ucsd（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 DAJ通过双层数据重加权学习框架，提升LLM评判器在代码生成测试时缩放中的性能，实现对困难问题和轨迹一致数据的自动强调，取得最佳效果。

Stronger-MAS: Multi-Agent Reinforcement Learning for Collaborative LLMs

Stronger-MAS: 多智能体强化学习用于协作大语言模型

Yujie Zhao, Lanxiang Hu, Yang Wang, Minmin Hou, Hao Zhang, Ke Ding, Jishen Zhao

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

AI总结 Stronger-MAS提出了一种针对多智能体强化学习的AT-GRPO算法，通过改进的分组策略和训练系统，在多个任务中显著提升了大语言模型的性能。

Studying the Soupability of Documents in State Space Models

研究状态空间模型中文档的可合并性

Yasaman Jafari, Zixian Wang, Leon Bergen, Taylor Berg-Kirkpatrick

机构 * Department of Computer Science, University of California San Diego, San Diego, CA, USA（加州大学圣地亚哥分校计算机科学系） ； University of Illinois Urbana-Champaign, Champaign, IL, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出文档融合方法，通过模块化编码提升状态空间模型在多跳问答、稀疏检索等任务中的性能，实现高效推理。