Oracle（甲骨文）

SPENCE: A Syntactic Probe for Detecting Contamination in NL2SQL Benchmarks

SPENCE：一种用于检测NL2SQL基准污染的句法探针

Mohammadtaher Safarzadeh, Hitesh Laxmichand Patel, Afshin Orojlooyjadid, Graham Horwood, Dan Roth

机构 * Oracle AI 纠错

AI总结 SPENCE通过生成句法变体检测NL2SQL基准中的污染，分析模型在句法差异下的执行准确性变化，揭示基准释放时间与污染程度的关系。

Comments ACL 2026 Main Conference

When Vision-Language Models Judge Without Seeing: Exposing Informativeness Bias

当视觉-语言模型评判而不看：揭示信息性偏差

Xiaohan Zou, Roshan Sridhar, Mohammadtaher Safarzadeh, Dan Roth

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Oracle AI 纠错

AI总结 研究揭示视觉-语言模型在评判时存在的信息性偏差问题，提出BIRCH方法通过修正图像与答案的一致性提升评判可靠性，实验显示偏差降低17%，性能提升9.8%。

Comments Accepted at ACL 2026 Main Conference

Budget-Aware Anytime Reasoning with LLM-Synthesized Preference Data

具有预算意识的任意时间推理与LLM合成的偏好数据

Xuanming Zhang, Shwan Ashrafi, Aziza Mirsaidova, Amir H. Rezaeian, Miguel Ballesteros, Lydia B. Chilton, Zhou Yu, Dan Roth

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Oracle AI 纠错

AI总结 研究在有限计算预算下LLM的推理行为，提出任意时间推理框架和Anytime Index指标，通过LLM合成的偏好数据提升推理效率与质量。

Comments ACL 2026 Findings, 13 pages, 3 figures, 1 table

From Attribution to Abstention: Training-Free Attention-Based Auditing for Clinical Summarization

从归因到回避：基于注意力的无训练审计用于临床摘要

Qianqi Yan, Huy Nguyen, Sumana Srivatsa, Hari Bandi, Xin Eric Wang, Krishnaram Kenthapadi

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； Oracle Health AI 纠错

AI总结 本文提出ClinTrace框架，通过解码器注意力权重提取临床有用信号，实现无训练的注意力基于审计，提升临床摘要的透明性和可靠性，显著优于基线方法。