EPFL（洛桑联邦理工学院）

The Hot Mess of AI: How Does Misalignment Scale With Model Intelligence and Task Complexity?

AI的混乱：模型智能与任务复杂性如何影响对齐问题

Alexander Hägele, Aryo Pradipta Gema, Henry Sleight, Ethan Perez, Jascha Sohl-Dickstein

机构 * Anthropic Fellows Program（Anthropic 研究员计划） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Constellation ； Anthropic 纠错

AI总结 研究探讨了高智能AI模型在复杂任务中失败的机制，发现模型规模越大，失败行为越不一致，强调对齐研究在防止奖励黑客和目标误指定中的重要性。

Comments ICLR 2026. 10 pages main text, 40 total, 27 figures. v2: typos, improved writing, references

Structuring versus Problematizing: How LLM-based Agents Scaffold Learning in Diagnostic Reasoning

结构化与问题化：基于LLM的智能体如何在诊断推理中构建学习

Fatma Betül Güreş, Tanya Nazaretsky, Seyed Parsa Neshaei, Tanja Käser

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文探讨了基于LLM的智能体如何通过结构化和问题化策略促进诊断推理学习，研究发现两种策略在不同参与度指标上各有优势。

Comments 12 pages, 8 figures. Accepted at LAK 2026

Journal ref In Proceedings of the 16th International Learning Analytics and Knowledge Conference (LAK 2026), April 27-May 1, 2026, Bergen, Norway. ACM, New York, NY, USA