The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

NOVA: NOise-aware Verbal Confidence CAlibration for Robust Large Language Models in RAG Systems

NOVA: 面向RAG系统中鲁棒大语言模型的噪声感知言语置信度校准

Jiayu Liu, Rui Wang, Qing Zong, Yumeng Wang, Cheng Qian, Qingcheng Zeng, Tianshi Zheng, Haochen Shi, Dadi Guo, Baixuan Xu, Chunyang Li, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 提出NOVA框架，通过规则引导的监督微调，解决检索增强生成中噪声上下文导致的过度自信问题，在域内和域外分别提升ECE 10.9%和8.0%。

CreativeBench: Benchmarking and Enhancing Machine Creativity via Self-Evolving Challenges

CreativeBench: 通过自我进化挑战基准测试和增强机器创造力

Zi-Han Wang, Lam Nguyen, Zhengyang Zhao, Mengyue Yang, Chengwei Qin, Yujiu Yang, Linyi Yang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 提出CreativeBench基准，基于认知框架通过代码生成评估机器创造力，包含组合与探索两个子集，利用逆向工程和自我博弈自动生成挑战，并通过质量与新颖性乘积的指标区分创造与幻觉。

Comments ACL 2026. Project page: https://zethwang.github.io/creativebench.github.io/

LLM-ODDR: A Large Language Model Framework for Joint Order Dispatching and Driver Repositioning

LLM-ODDR：一种用于联合订单调度和司机重新定位的大语言模型框架

Tengfei Lyu, Siyuan Feng, Hao Liu, Hai Yang

机构 * Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（人工智能前沿技术 thrust，香港科学与技术大学（广州）） ； Department of Aeronautical and Aviation Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（航空与航空工程系，香港理工大学） ； Research Center for Low Altitude Economy, The Hong Kong Polytechnic University（低空经济研究中心，香港理工大学） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科学与技术大学） ； Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（土木与环境工程系，香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 提出LLM-ODDR框架，利用大语言模型联合优化网约车订单调度与司机重新定位，通过多目标价值细化、公平感知调度和时空需求感知重定位提升效果、适应性和可解释性。

Comments Published in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS)