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arXiv:2610.37680v1 发布类型：新 摘要：缩小前沿模型与小型语言模型之间的差距，通常采用蒸馏方法：在前沿模型（教师）的输出上对小型模型（学生）进行微调，但这使得迁移过程依赖于训练计算，并且被迁移的知识往往难以解释。我们提出了一种名为“制品蒸馏”的方法：由教师模型解决一系列训练实例，并将其求解过程外化为一个制品库，学生在推理时直接查询该库，而无需进行梯度更新。在四项LiveBench任务中，由Claude Opus 4.5构建的制品库使Claude Haiku 4.5在空间推理任务上的表现（0.707 vs. 0.647）达到其自身成本的60%时，已超越未借助任何辅助的Claude Sonnet 4.5；而在表格连接任务上，该制品库仅以Sonnet 4.5成本的89%便达到了相同水平。同样的原始制品库还提升了
arXiv:2610.33044v1 发布类型：新 摘要：具身视觉-语言模型必须根据部分且不断变化的观测结果来回答问题。其成功既取决于所选择的推理能力，也取决于该能力所能获取的证据。专家路由器通过调整内部计算来应对，而工具增强系统则通过获取外部证据来弥补；若单独选择其中一种方式，可能会导致合适的专家缺乏其所需的证据。我们提出了 EKT-Router，这是一种有限框架，能够同时选择能力专家、可选知识以及感知工具。基于结果的特征表示了通用专家、空间推理专家和时空推理专家之间的优势互补。一个联合效用函数在调用预算范围内对完整的专家—证据路径进行评分。获取完成后，数据包验证器会确认有效数据包
arXiv：2610.32431v1 发布类型：新 摘要：一次失败的视觉—语言—动作（VLA）展开并不意味着所有动作都导致了失败。然而，在群体相对策略优化（GRPO）中，展开中的所有动作都会被赋予单一的轨迹级优势。这样一来，那些本可带来帮助的恢复尝试也可能与其试图纠正的错误一同受到惩罚。我们利用成功概率与策略得分的鞅理论，刻画了用于失败反馈的理想停止条件。在这些停止点上，基于保留信息的条件期望下，被移除的梯度贡献的条件期望为零。因此，截断操作既能保持参考GRPO群体梯度估计器的期望值，又能降低其协方差。其中一种停止情形发生在成功条件概率达到……时。
对机器而言，“夜晚”是什么？
arXiv:2610.31966v1 发布类型：新 摘要：上下文学习的示范通常通过语义相似度进行检索，而这在结构化预测任务中可能并非相关性的良好替代指标。我们研究了面向通用依存句法分析的示范选择方法，采用一种基于词性签名的策略，该策略以加权词性统计特征表示句子，并从已标注的训练集里检索出三个长度兼容、由人工标注的示例。我们在UD英语网络树库测试集的全部2,077个句子上，对两种未经过微调的开放权重语言模型进行了评估，将该策略与按样本数量和格式匹配的固定三元组及语义三元组基线，以及零样本、链式思维和批判性修正等系统进行了比较。结果表明，基于词性签名的检索方式获得了最高的标注准确率
arXiv:2610.32241v1 发布类型：新 摘要：传统启发式方法在诸如三维装箱问题中的空间利用率和布局紧凑性等核心目标上积累了成熟的经验，其依赖于人工设计的规则型逻辑。然而，这些方法在泛化能力和对动态场景的适应性方面存在明显局限。扩散强化学习融合了强化学习的空间搜索能力与扩散学习的数据分布建模能力，在动作分布建模和决策合规约束等方面取得了一定进展。尽管如此，仍存在诸如对三维装箱问题中空间拓扑结构的感知不足、布局优化能力有限等问题。
该论文基于关于疫苗接种和移民议题的推文数据（每条由五名标注者独立标注），发现现有微调模型在enthymeme检测任务中F1分数始终停滞在0.67左右；为此，作者提出应放弃单一标签评估范式，转而采用能刻画标注者意见分布的新指标，并设计可直接预测该分布的模型，在不降低F1的前提下更好捕捉人类判断分歧。
推荐理由：论文直面NLP中长期被忽视的‘标注者分歧即本质特征’这一现实——尤其在政治敏感语境下，enthymeme的识别高度依赖主观推理。其方法论转向（从点预测到分布预测）和对话语结构局限性的实证揭示，对内容审核系统的设计具有明确警示意义：依赖多数票训练的模型可能系统性忽略需深度语境推断的隐性论证。
AWS发布Multi-Turn Reinforcement Learning（MTRL）功能，使用户可在SageMaker AI上基于完整任务轨迹与最终结果反馈训练大模型智能体，无需步骤级标注；以Wordle为示例演示全流程，涵盖AgentCore部署、数据准备、GRPO训练、奖励设计及成本分析。
