Columbia University（哥伦比亚大学）

Causal dictionary learning reveals and validates transcription-factor binding features in genomic language models

因果字典学习揭示并验证基因组语言模型中的转录因子结合特征

Sarwan Ali

机构 * Columbia University Irving Medical Center（哥伦比亚大学伊文思医疗中心） 纠错

AI总结 研究针对基因组语言模型内部表示不透明问题，引入结合稀疏字典学习与因果干预的框架，训练自动编码器提取转录因子结合特征，开发去混淆协议并因果验证，为基因组深度学习可解释性提供计算标准。

Bayesian Wind Tunnels for Model Selection

用于模型选择的贝叶斯风洞

Siddhartha R Dalal, Vishal Misra, Abhay Parekh

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 研究变压器能否进行贝叶斯模型选择，引入模型选择贝叶斯风洞。通过无不动点对合，变压器在特定环境下实现与贝叶斯最优值的熵一致性，拓展到非嵌套比较，还确定了感知访问条件及相关因素，展示了模型选择能力并揭示了语言模型的校准问题。

Comments 27 pages

Abstraction Induces the Brain Alignment of Language and Speech Models

抽象诱导语言和语音模型的脑对齐

Emily Cheng, Aditya R. Vaidya, Richard Antonello

机构 * The University of Texas at Austin, USA（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, Columbia University, USA（祖克曼心智-大脑-行为研究所，哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 研究发现语言和语音模型通过共享的意义抽象与大脑对齐，中间层的高内在维度和语义内容增强了大脑预测性。

Comments ICML 2026 camera-ready version

Journal ref ICML 2026

EditLord: Learning Code Transformation Rules for Code Editing

EditLord: 学习代码变换规则用于代码编辑

Weichen Li, Albert Jan, Baishakhi Ray, Junfeng Yang, Chengzhi Mao, Kexin Pei

机构 * The University of Chicago（芝加哥大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

AI总结 EditLord通过显式化代码变换步骤，利用语言模型提取元规则集，提升代码编辑性能和鲁棒性。

Journal ref 42nd International Conference on Machine Learning (2025)