EPFL（洛桑联邦理工学院）

Helpful to a Fault: Measuring Illicit Assistance in Multi-Turn, Multilingual LLM Agents

有益于故障：测量多轮、多语言LLM代理中的非法协助

Nivya Talokar, Ayush K Tarun, Murari Mandal, Maksym Andriushchenko, Antoine Bosselut

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； independent（独立研究员） ； tubingen（图宾根大学） 纠错

AI总结 本文提出STING框架，用于评估多轮多语言LLM代理在执行非法任务时的协助能力，发现低资源语言中攻击成功率不一致，提供实际部署中的压力测试方法。

Comments Accepted in ICML 2026

Improved Analysis of the Accelerated Noisy Power Method with Applications to Decentralized PCA

加速噪声幂方法的改进分析及其在分布式PCA中的应用

Pierre Aguié, Mathieu Even, Laurent Massoulié

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文改进了加速噪声幂方法的分析，在更宽松的扰动条件下保持加速收敛速率，并首次提出具有可证明加速收敛的分布式PCA算法。

Zero and Few Shot Load Forecasting with Large Language Models

基于大语言模型的零样本和少样本负荷预测

Wenlong Liao, Chengrui Zhang, Zhe Yang, Mengshuo Jia, Christian Rehtanz, Jiannong Fang, Fernando Porté-Agel

机构 * School of Electrical Engineering, Southeast University（东南大学电气工程学院） ； Wind Engineering and Renewable Energy Laboratory, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院洛桑分校风能与可再生能源实验室） ； College of Electrical Engineering and New Energy, China Three Gorges University（中国三峡大学电气工程与新能源学院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院电子与电气工程系） ； The Department of Automation, School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； The Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai（中国教育部系统控制与信息处理重点实验室，上海） ； State Key Laboratory of Submarine Geoscience, Shanghai（上海 submarine 地球科学国家重点实验室） ； Institute of Energy Systems, Energy Efficiency and Energy Economic, TU Dortmund University（德意志图林根大学能源系统、能效与能源经济研究所） 纠错

AI总结 提出利用预训练语言模型Chronos进行零样本和少样本负荷预测，在数据稀缺场景下显著优于多种基线模型。

Comments 24 pages,5 figures

Journal ref International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Volume 177,April 2026