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分类：人工智能

Enhancing LLM-based Search Agents via Contribution Weighted Group Relative Policy Optimization

1. 摘要（Abstract）本文聚焦于 LLM-based Search Agent 的训练问题。现有方法在强化学习训练中主要面临一个核心难点credit assignment（贡献归因）。一方面，基于最终答案的 outcome supervision 虽然训练稳定，...

cz 6个月前 (04-22)

① 研究背景在当前互联网域间路由系统中，BGP作为核心协议，其安全性长期受到路由劫持（hijack）、路由泄露（leak）等异常行为的威胁。尽管近年来RPKI、ROV等机制逐步部署，为路由验证提供了“可信锚点”，但实际网络环境却远比理想模型复杂。问题的关键在于：BGP是...

前康 6个月前 (04-20)

1. 摘要（Abstract） TGraph是首个基于张量的通用图处理框架，旨在解决现有图系统难以跨硬件后端迁移的问题。传统图处理系统（如Ligra、Gunrock、cuGraph等）多针对特定硬件（如NVIDIA GPU或FPGA）进行深度优化，虽然在特定平台上性能突出...

hhx 6个月前 (04-20)

1. 摘要（Abstract） VEGA提出了一种全新的只读型（immutable）学习索引，旨在同时实现最先进的经验查询性能和严格的理论查询复杂度保证。现有最快的不变学习索引（如RMI）虽在实际查询吞吐量上表现突出，但缺乏非平凡的最坏情况查询界限；相反，提供紧致界限的索...

hhx 6个月前 (04-13)

① 研究背景：从“策略学习”走向“影响建模” 在多智能体强化学习（MARL）中，一个几乎所有工作都默认但很少被真正刻画的问题是：智能体之间到底是如何相互影响的？论文开篇就明确指出：“理解智能体之间的相互影响对于有效学习策略至关重要”在MARL系统中，所有智能体都处在一个共...

前康 6个月前 (04-07)

Proceedings of the ACM on Management of Data, Volume 3, Issue 3 (June 2025) hps://doi.org/10.1145/3725360 EISSN: 2836-6573 1. 摘要（...

hhx 6个月前 (04-07)

1. 摘要（Abstract） Hydro提出了一种面向机器学习查询的数据库管理系统（ML-centric DBMS），核心创新在于将自适应查询处理（Adaptive Query Processing，AQP）技术全面引入UDF密集型查询场景，从而彻底解决传统静态查询优化...

hhx 6个月前 (03-30)

SIGCOMM ’25: ACM SIGCOMM 2025 Conference September 8 – 11, 2025 Coimbra, Portuga 1. 摘要（Abstract） Pegasus针对当前Inte...

hhx 7个月前 (03-27)

SIGCOMM ’25: ACM SIGCOMM 2025 Conference September 8 – 11, 2025 Coimbra, Portugal 1. 课题背景与现有方案的局限性随着网络流量的爆炸式增长，在数据平面直接进行...

hhx 7个月前 (03-19)

① 研究背景连续时间神经网络近年来逐渐成为深度学习中的重要研究方向。这类模型通常通过微分方程（Differential Equations）描述神经网络状态随时间的动态演化，能够在连续时间域上建模复杂系统，因此在时序建模、物理系统模拟以及不规则时间序列处理等任务...

前康 7个月前 (03-18)