Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

Learning to Detect UI Principle Violations via Reinforcement Learning

通过强化学习学习检测用户界面原则违规

Nishi Mehta, Swathi Alse, Himani Kumawat, Yue Yu, Pratik Jayarao

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究小型语言模型和编码代理生成的网页前端代码违反界面质量原则的问题，通过统一多来源的界面质量原则，构建数据集并利用强化学习训练轻量级视觉语言模型作为评判器，提升检测效果并发布相关方法支持评估和后续工作。

Multi-Modal Learning meets Genetic Programming: Analyzing Alignment in Latent Space Optimization

多模态学习遇见遗传编程：分析潜在空间优化中的对齐

Benjamin Léger, Kazem Meidani, Christian Gagné

机构 * Mila, Université Laval（Mila，拉瓦尔大学） ； Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University（机械工程系，卡内基梅隆大学） ； Canada-CIFAR AI Chair（加拿大-卡内基梅隆人工智能主席） 纠错

AI总结 本文研究SNIP方法在符号回归中多模态潜在空间优化的对齐效果，发现跨模态对齐在优化过程中未改善且过于粗糙，导致有效对齐引导的优化尚未实现。

Comments Accepted at PPSN 2026 (Trento, Italy). To appear in Springer LNCS

AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance

人工智能辅助降低坚持性并损害独立表现

Grace Liu, Brian Christian, Tsvetomira Dumbalska, Michiel A. Bakker, Rachit Dubey

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 研究发现人工智能辅助虽短期提升表现，但降低用户坚持性并损害独立完成任务的能力，尤其在数学推理和阅读理解等任务中表现显著。

XGrammar-2: Dynamic and Efficient Structured Generation Engine for Agentic LLMs

XGrammar-2: 面向智能体LLM的高效动态结构化生成引擎

Linzhang Li, Yixin Dong, Guanjie Wang, Ziyi Xu, Alexander Jiang, Tianqi Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Carnegie Mellon University, NVIDIA（卡内基梅隆大学，NVIDIA） 纠错

AI总结 针对智能体LLM中动态结构化生成（如工具调用和响应协议）的挑战，提出XGrammar-2引擎，通过标签触发结构切换和跨语法子结构缓存实现高效编译与近零开销。

Comments 9 pages, ACM CAIS 26