Conflicts in Texts: Data, Implications and Challenges
文本中的冲突：数据、影响与挑战
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Oracle AI
AI总结 本文探讨了文本中冲突的数据、影响与挑战，提出了统一冲突信息的概念，分析了其影响并讨论了缓解策略，旨在开发更有效处理冲突信息的NLP系统。
大厂专区
Oracle（甲骨文）
DAIQ: Auditing Demographic Attribute Inference from Question in LLMs
DAIQ：从LLM中的问题审计人口属性推断
机构 * Lam Research ； Oracle AI ； King Saud University（沙特国王大学）
AI总结 DAIQ研究了LLM在中性问题中推断人口属性的问题，发现模型倾向于社会主导类别并生成刻板印象推理，通过回避导向提示可减少无意推断。
Comments Preprint
AgentSM: Semantic Memory for Agentic Text-to-SQL
AgentSM: 语义记忆用于代理文本到SQL
机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Oracle Corporation（甲骨文公司） ； Snowflake Inc.（Snowflake公司）
AI总结 AgentSM通过构建可解释的语义记忆，提升文本到SQL任务的效率和准确性，减少令牌使用和轨迹长度，达到更高执行精度。
IndRegBias: A Dataset for Studying Indian Regional Biases in English and Code-Mixed Social Media Comments
IndRegBias：一个用于研究印度地区偏见的英文及混合语言社交媒体评论数据集
机构 * Department of Data Science and Engineering, Indian Institute of Science Education and Research（数据科学与工程系，印度科学教育与研究学院） ； Oracle Industries AI, Oracle Corporation（Oracle人工智能部，Oracle公司）
AI总结 本文提出IndRegBias数据集，用于研究印度地区偏见，通过多级标注策略评估LLM和ILM在检测地区偏见及严重性方面的性能。
Comments Preprint. Under review
Pushing on Multilingual Reasoning Models with Language-Mixed Chain-of-Thought
通过语言混合的推理模型推动多语言推理
机构 * OneLineAI ； KISTI ； Oracle AI ； Korea University（韩国大学） ； Modulabs ； Seoul National University（首尔国立大学） ； University College Dublin（都柏林大学学院） ； Yonsei University（延世大学）
AI总结 本文提出语言混合的推理方法，通过多语言推理提升模型性能，展示在韩国案例研究中达到最先进的表现。
Comments Work in Progress
Balancing Safety and Helpfulness in Healthcare AI Assistants through Iterative Preference Alignment
通过迭代偏好对齐平衡医疗AI助手的安全性与帮助性
机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Oracle Labs（Oracle实验室） ； Oracle Health AI（Oracle健康AI）
AI总结 本文提出通过迭代偏好对齐框架提升医疗AI助手的安全性与帮助性，通过KTO和DPO优化改进模型，提升有害查询检测性能并平衡安全与效用。
Comments ML4H 2025 Proceedings, Best Paper Award
When and What to Recommend: Joint Modeling of Timing and Content for Active Sequential Recommendation
何时推荐什么：主动序列推荐的时机与内容联合建模
机构 * School of Computing, Macquarie University（麦考瑞大学计算学院） ； Oracle Analytics Cloud, Oracle Corporation（Oracle公司分析云）
AI总结 PASRec通过联合建模时机与内容，主动预测用户交互时间并推荐感兴趣物品，优于现有基线方法。
Comments 10 pages, 5 figures. Submitted to arXiv
MedDCR: Learning to Design Agentic Workflows for Medical Coding
机构 * Oracle Health and AI（Oracle健康与AI） ； Sydney AI Center, The University of Sydney（悉尼AI中心，悉尼大学）
FS-DAG: Few Shot Domain Adapting Graph Networks for Visually Rich Document Understanding
机构 * OCI, Oracle USA（Oracle USA）
Comments Proceedings of the 31st International Conference on Computational Linguistics (COLING 2025), Industry Track, pages 100-114
ProST: Progressive Sub-task Training for Pareto-Optimal Multi-agent Systems Using Small Language Models
机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Oracle Applied Science（Oracle应用科学）
EraseFlow: Learning Concept Erasure Policies via GFlowNet-Driven Alignment
机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Capital One（Capital One公司） ； Oracle（Oracle公司） ； Soongsil University（顺天大学）
Comments NeurIPS'25 Spotlight | Project page: https://eraseflow.github.io/
Taming the Real-world Complexities in CPT E/M Coding with Large Language Models
机构 * Oracle Health & AI（Oracle健康与人工智能）
Comments EMNLP 2025 Industry Track
OraPlan-SQL: A Planning-Centric Framework for Complex Bilingual NL2SQL Reasoning
机构 * Oracle AI
Can LLMs Narrate Tabular Data? An Evaluation Framework for Natural Language Representations of Text-to-SQL System Outputs
机构 * Oracle AI
Comments Accepted at EMNLP 2025
Aligning LLMs for Multilingual Consistency in Enterprise Applications
机构 * Oracle AI
Comments Accepted at EMNLP 2025
Rethinking LLM Uncertainty: A Multi-Agent Approach to Estimating Black-Box Model Uncertainty
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） ； Johannes Gutenberg University of Mainz（美因茨约翰内斯·古滕贝格大学） ； Oracle AI（Oracle人工智能）
Comments EMNLP 2025 Findings
Journal ref EMNLP 2025 Findings
OG-Rank: Learning to Rank Fast and Slow with Uncertainty and Reward-Trend Guided Adaptive Exploration
机构 * Oracle Health & AI（Oracle健康与人工智能）
Enhancing Compositional Reasoning in CLIP via Reconstruction and Alignment of Text Descriptions
机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Oracle（Oracle公司） ； Yonsei University（延世大学） ； Intel Labs（英特尔实验室）
Comments Accepted at NeurIPS 2025 (poster). This is the camera-ready version
JEDA: Query-Free Clinical Order Search from Ambient Dialogues
机构 * Oracle Health & AI（Oracle健康与人工智能）
RAG Makes Guardrails Unsafe? Investigating Robustness of Guardrails under RAG-style Contexts
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Oracle Cloud Infrastructure（Oracle 云基础设施） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
Test-Time Scaling in Diffusion LLMs via Hidden Semi-Autoregressive Experts
机构 * Yonsei University（延世大学） ； Oracle（Oracle公司） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UMD（马里兰大学） ； UCF（佛罗里达大学）
Optimizing Long-Form Clinical Text Generation with Claim-Based Rewards
机构 * Oracle Health AI（Oracle健康AI）
Permissioned LLMs: Enforcing Access Control in Large Language Models
机构 * Oracle Labs（Oracle实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学）
FlexDoc: Parameterized Sampling for Diverse Multilingual Synthetic Documents for Training Document Understanding Models
机构 * Oracle Corporation（Oracle公司）
Comments Accepted at EMNLP 2025
MIRA: Towards Mitigating Reward Hacking in Inference-Time Alignment of T2I Diffusion Models
机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； Oracle（Oracle公司）
SpeechWeave: Diverse Multilingual Synthetic Text & Audio Data Generation Pipeline for Training Text to Speech Models
机构 * Oracle AI
Comments Accepted at ACL 2025
Journal ref Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 6: Industry Track) - 2025
PCRI: Measuring Context Robustness in Multimodal Models for Enterprise Applications
机构 * Oracle AI
Comments Accepted in EMNLP 2025
RCI: A Score for Evaluating Global and Local Reasoning in Multimodal Benchmarks
机构 * Oracle AI
Comments Accepted in EMNLP 2025
AccessEval: Benchmarking Disability Bias in Large Language Models
机构 * Oracle AI
MrGuard: A Multilingual Reasoning Guardrail for Universal LLM Safety
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Microsoft（微软公司） ； Oracle AI
Comments Preprint
