Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

Credit Cards, Confusion, Computation, and Consequences: What Can We Uncover About Language Model Reasoning?

信用卡、困惑、计算与后果：我们能从语言模型推理中发现什么？

Arnav Hiray, Agam Shah, Caleb Lu, Meghaj Tarte, Harsit Mittal, Sudheer Chava

机构 * College of Computing（计算机学院） ； Scheller College of Business（舍勒商学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 该研究构建了首个基于真实信用卡协议的数值推理金融素养基准CreditCardQA，评估发现程序思维（PoT）提示可提升模型推理性能，错误多源于金融规则误用等，边缘案例易影响财务脆弱群体。

Comments Accepted at CoLM 2026

DuplexGen: Adaptive Synthesis of Human-AI Turn-Taking Dialogues

DuplexGen：人机交替对话的自适应合成

Takyoung Kim, Kang-wook Kim, Sang Hoon Woo, Julia Hirschberg, Gunhee Kim, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Seoul National University（首尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 DuplexGen框架通过将LLM预测与少量槽级人类偏好标注校准，生成场景自适应交替发言对话，契合人类偏好的效果优于未校准方法，证明人类校准对交替发言合成场景特定性的关键作用。

Comments Manuscript under review

Explanation-Bound Tool Execution for AI Agents: Server-Verified Action Claims Without Trusting Model Rationales

人工智能代理的解释约束工具执行：无需信任模型原理的服务器验证动作声明

Genliang Zhu, Chu Wang

机构 * Accentrust（Accentrust公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究针对人工智能代理工具执行问题，提出EBTE中介层，将原理内容转换为动作声明并经服务器检查。通过形式化和实现参考配置文件，经多场景验证其可行性与诊断价值，支持服务器检查动作声明而非其他相关特性。

Comments 25 pages, 1 figure, 15 tables. Revised presentation and synchronized evaluation details

Intent-Governed Tool Authorization for AI Agents

意图驱动的AI代理工具授权

Genliang Zhu, Chu Wang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Accentrust 纠错

AI总结 提出意图驱动访问控制（IGAC），通过将用户意图作为单调可审计策略属性，限制AI代理的工具调用权限，防止静态凭证滥用。

Comments 33 pages. Revised presentation and analysis

Balancing Centralized Learning and Distributed Self-Organization: A Hybrid Model for Embodied Morphogenesis

平衡集中学习与分布式自组织：一种混合模型用于具身形态发生

Takehiro Ishikawa

机构 * College of Computing, Georgia Institute of Technology（计算机学院，佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种混合模型，通过结合类脑控制器与类细胞基质，实现高效、稳定的图案形成，展示了集中学习与分布式自组织的最佳分工。

Comments Replaced with the peer-reviewed Version of Record published in Royal Society Open Science 13, 252327 (2026). DOI: 10.1098/rsos.252327

Journal ref R. Soc. Open Sci. 13 (2026) 252327