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MIT CSAIL 研究人员提出 RLCR 方法，在强化学习中引入布雷尔分数（Brier scores），训练 AI 模型输出经过校准的置信度估计，在显著降低过度自信的同时，不牺牲准确率。
一位ICLR参会博士生寻求实用策略，克服社交焦虑，在已有对话群体中插话，而非泛泛的“自信”建议。
ICLR 2026 的两篇论文展示了小型 RL 训练智能体如何在机器学习工程任务上击败前沿模型，以及 MLE-Smith 如何自动扩展 MLE 工作负载。