Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

Unsupervised Diffusion Solver for Combinatorial Optimization via Combinatorial Adjoint Matching

通过组合伴随匹配实现组合优化的无监督扩散求解器

Shengyu Feng, Tarun Suresh, Yiming Yang

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出组合伴随匹配（CAM）框架，利用离散伴随动力学和随机控制公式，实现无监督训练离散扩散求解器，在多种组合优化问题上达到与监督方法竞争的性能。

Comments ICML26

LALM-as-a-Judge: Benchmarking Large Audio-Language Models for Safety Evaluation in Multi-Turn Spoken Dialogues

LALM-as-a-Judge：用于多轮口语对话安全评估的大型音频语言模型基准测试

Amir Ivry, Shinji Watanabe

机构 * Computer Engineering, Technion--Israel Institute of Technology, Haifa, Israel（技术学院电子工程系，技术离子技术研究所，以色列海法） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（语言技术研究所，卡内基梅隆大学，美国匹兹堡） 纠错

AI总结 针对口语对话中社会不安全内容评估仍以文本为中心、忽略韵律和转录失败的问题，提出包含24000个多轮口语对话的开放基准，评估6种大型音频语言模型在文本、音频和多模态设置下的敏感性、严重性顺序特异性和轮次位置偏差，发现音频提供非词汇证据，多模态增益非普遍且存在多种模式。

Comments Accepted to ICML 2026

Recursive Joint Simulation in Games

博弈中的递归联合模拟

Vojtech Kovarik, Caspar Oesterheld, Vincent Conitzer

机构 * Foundations of Cooperative AI Lab (FOCAL), Computer Science Department（合作人工智能基础实验室（FOCAL），计算机科学系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； AI Center（人工智能中心） ； Czech Technical University（捷克技术大学） ； Center for Theoretical Study（理论研究中心） ； Charles University（查理大学） 纠错

AI总结 研究AI智能体通过递归联合模拟实现合作，证明该过程等价于原博弈的无限重复版本，从而可直接应用民间定理等现有结论。