EMNLP

Routing Is Least Learnable Where It Is Most Valuable: Bounds on Representation Routing for Web Agents

路由在最具价值处最不可学习：Web智能体的表示路由边界

Jiaming Wei, Zekun Wu, Adriano Koshiyama, Maria Perez-Ortiz

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Holistic AI 纠错

AI总结 该研究针对Web智能体的观察模式路由问题，发现路由在智能体最需处因标签不足而不可学，固定合适模式的效果优于多数路由策略，仅稀疏单元有例外。

Comments Preprint. Under review at the Second Workshop for Research on Agent Language Models (REALM), EMNLP 2026 (non-archival track)

Refining Over Resampling: Test-Time Self-Correction for LLM Reasoning

过重采样优化：大语言模型推理的测试时自校正

Ahsan Bilal, Muhammad Ahmed Mohsin, Muhammad Umer, Lena Trigg, Ali Subhan, Muhammad Ali, Dean F. Hougen

机构 * University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学） ； Air University（空军大学） 纠错

AI总结 本文提出无验证器的广度-深度优化框架，通过迭代自我批判与校正优化采样的 LLM 推理轨迹，在多个数学推理数据集及多款开放权重模型上，较基线方法实现了推理准确率的显著提升。

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