Oracle（甲骨文）

Improving the Realism of Synthetic Clinical Benchmarks Under Utility Constraints

在效用约束下提升合成临床基准的真实性

Omid Bazgir, Md Nasir, Jacob Hoffman, Yang Yang, Manu Agrawal, Anusua Trivedi, Vinay Rao Dandin, Chris Gibbons, Christine Swisher

机构 * Oracle Health and Life Sciences（甲骨文健康与生命科学部门） 纠错

AI总结 本文针对合成临床基准的结构不真实问题，提出在不破坏下游效用检查的前提下提升其真实性的方法，通过确定性修正改善基准指标，明确需将效用作为约束而非真实性的充分证据。

AlphaOracle: Oracle bone script decipherment via human-workflow-inspired deep learning

AlphaOracle：通过受人工工作流程启发的深度学习进行甲骨文破译

Yuliang Liu, Haisu Guan, Pengjie Wang, Xinyu Wang, Jinpeng Wan, Kaile Zhang, Handong Zheng, Xingchen Liu, Zhebin Kuang, Huanxin Yang, Bang Li, Yongge Liu, Lianwen Jin, Xiang Bai

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； School of Electronic Information Engineering, South China University of Technology（华南理工大学电子信息学院） ； Key Laboratory of Oracle Bone Inscriptions Information Processing, Anyang Normal University（安阳师范学院甲骨文信息处理重点实验室） 纠错

AI总结 针对约3000个未破译甲骨文字符的问题，提出受人工工作流程启发的AlphaOracle框架，经多阶段管道进行甲骨文破译，与专家解读高度一致，还能减少分析时间，为甲骨文及其他未破译文字研究提供参考。

Comments Accepted by The Innovation 2026

Journal ref The Innovation 7(11), 101462, 2026

Coresets Before Score Sets: Evaluation-Unsupervised Prompt Subset Selection for LLM Benchmarks

分数集之前的核心集：用于大语言模型基准测试的评估无监督提示子集选择

Jihan Yao, Gantavya Bhatt, Arnav Das, Peter Jin, Ke Bao, Qiaolin Yu, Khushi Bhardwaj, Chang Su, Jialei Wang, Yikai Zhu, Sugam Devare, Damon Mosk-Aoyama, Zhen Dong, Venkat Krishna Srinivasan, Yineng Zhang, Oleksii Kuchaiev, Jiantao Jiao, Banghua Zhu, Jeff Bilmes

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Oracle（甲骨文公司） ； Together AI（Together AI公司） ； LMSYS ； NVIDIA（英伟达公司） 纠错

AI总结 研究大语言模型基准测试的核心集选择，采用评估无监督方法，利用次模子集选择，开发多种次模函数。在新大规模套件上实验发现设施选址函数效果好，该目标不限于特定模式，在相关排行榜上表现优且计算成本低，证明次模性对基准压缩有用。

RoME: Robust Mixture of Low-Rank Experts against Multiple Adversarial Perturbations

RoME：针对多种对抗性扰动的低秩专家稳健混合

Woo Jae Kim, Kyle Min, Suhyeon Ha, Joonsung Jeon, Sung-eui Yoon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Oracle（甲骨文公司） 纠错

AI总结 研究针对多扰动对抗训练的鲁棒性权衡问题，提出RoME方法，通过低秩专家混合及双尺度门控、威胁引导门控多样化，在联合鲁棒性和自然准确性上优于现有方法，提升对未知威胁的鲁棒性。

Comments ECCV 2026

Power-Flexible AI Data Centers: A New Paradigm for Grid-Responsive Compute

灵活功率的AI数据中心：一种电网响应式计算的新范式

Chris Williams, Philip Colangelo, Ayse Coskun, Ethan Levine, Andy Neale, Ciaran Roberts, Shayan Sengupta, Nikhil Shirolkar, Varun Sivaram, Sarah Soares, Ethan Tiao, Scott Underwood, Daniel Wilson, Frank Sharp, Luke Wainwright, Harry Petty, Scott Wallace, Brandon Records

机构 * Emerald AI ； Electric Power Research Institute (EPRI)（电力研究研究院） ； National Grid（国家电网） ； NVIDIA ； Oracle 纠错

AI总结 本文提出将GPU集群作为电网交互式资产，通过软件编排实现负载快速削减、持续降载和碳感知运行，同时保持优先级任务服务水平，并实现跨地理集群的性能感知负载迁移。

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RASC+: Retrieval-Constrained LLM Adjudication for Clinical Value Set Authoring

RASC+: 用于临床值集创作的检索约束LLM裁决

Sumit Mukherjee

机构 * Oracle Health, USA（美国甲骨文健康） 纠错

AI总结 提出RASC+方法，通过检索优化候选池召回率，并利用约束LLM裁决器选择候选，在临床值集完成任务上显著提升F1分数，同时保证返回代码来自可审计候选池。

SOMA-SQL: Resolving Multi-Source Ambiguity in NL-to-SQL via Synthetic Log and Execution Probing

SOMA-SQL: 通过合成日志和执行探测解决NL-to-SQL中的多源歧义

Sai Ashish Somayajula, Marianne Menglin Liu, Chuan Lei, Fjona Parllaku, Daniel Garcia, Rongguang Wang, Syed Fahad Allam Shah, Ankan Bansal, Sujeeth Bharadwaj, Tao Sheng, Sujith Ravi, Dan Roth

机构 * Oracle AI（甲骨文人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出SOMA-SQL框架，通过合成查询日志和歧义驱动探测自动解决自然语言到SQL中的多源歧义，在6个基准上平均执行准确率提升13.0%。

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