Yejin Choi

Nemotron-CrossThink: Scaling Self-Learning beyond Math Reasoning

Nemotron-CrossThink: 在数学推理之外实现自学习的扩展

Syeda Nahida Akter, Shrimai Prabhumoye, Matvei Novikov, Seungju Han, Ying Lin, Evelina Bakhturina, Eric Nyberg, Yejin Choi, Mostofa Patwary, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro

AI总结 本文提出NEMOTRON-CROSSTHINK框架，通过整合多领域数据提升推理泛化能力，改进数学和非数学任务的准确性与效率。

Comments 19 pages, 10 figures

Resource Rational Contractualism Should Guide AI Alignment

资源理性契约主义应指导AI对齐

Sydney Levine, Matija Franklin, Tan Zhi-Xuan, Secil Yanik Guyot, Lionel Wong, Daniel Kilov, Yejin Choi, Joshua B. Tenenbaum, Noah Goodman, Seth Lazar, Iason Gabriel

机构 * Harvard（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Google Deepmind（谷歌DeepMind） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Stanford Psychology Department（斯坦福心理学系） ； Stanford（斯坦福大学） ； Computer Science Department（计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出资源理性契约主义框架，通过认知启发式方法提升AI决策效率与适应性，解决大规模契约达成成本高问题。

Comments 24 pages, 10 figures

Journal ref International Association for Safe and Ethical AI, 2026

A False Sense of Privacy: Evaluating Textual Data Sanitization Beyond Surface-level Privacy Leakage

隐私的虚假感：超越表面隐私泄露的文本数据净化评估

Rui Xin, Niloofar Mireshghallah, Shuyue Stella Li, Michael Duan, Hyunwoo Kim, Yejin Choi, Yulia Tsvetkov, Sewoong Oh, Pang Wei Koh

AI总结 研究指出现有文本数据净化方法仅评估显性标识符泄露，忽视文本中细微标记可能引发的重新识别风险，提出新框架量化个体隐私风险，发现辅助信息可推断敏感属性，揭示当前净化技术存在隐私虚假感。