Detecting Functional Memorization in Code Language Models
检测代码语言模型中的功能记忆
机构 * Meta ； Imperial College London（伦敦帝国学院）
AI总结 研究代码语言模型的功能记忆现象，通过反事实设置对比暴露目标代码的模型与未暴露的参考模型，使用文本和功能相似性度量，发现功能记忆超出文本重叠的检测范围。
高校专区
Imperial College London（帝国理工学院）
AfriSUD: A Dependency Treebank Collection for Evaluating Models on African Languages
AfriSUD：用于评估非洲语言模型的依存树库集合
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Laboratory for Artificial Intelligence, Princeton University（普林斯顿大学人工智能实验室） ； Gaston Berger University（加斯顿·伯杰大学） ； Mila, McGill University（麦吉尔大学米拉研究所） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能教席） ； Paris Nanterre University（巴黎南泰尔大学） ； Paris-Saclay University（巴黎-萨克雷大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； LORIA（洛林计算机科学实验室） ； Université de Lorraine（洛林大学） ； University of Trento（特伦托大学） ； University of Minnesota–Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Binghamton University（宾汉姆顿大学） ； Makerere University（马凯雷雷大学） ； Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Mbarara University of Science and Technology（姆巴拉拉科技大学） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； University of Ibadan（伊巴丹大学） ； Nnamdi Azikiwe University（纳姆迪·阿齐基韦大学） ； South African Centre for Digital Language Resources（南非数字语言资源中心）
AI总结 为弥补非洲语言在NLP资源上的不足，构建了首个大规模九种非洲语言句法标注树库AfriSUD，评估多种模型发现显著句法差距。
Pythagoras-Prover: Advancing Efficient Formal Proving via Augmented Lean Formalisation
Pythagoras-Prover: 通过增强型Lean形式化推进高效形式化证明
机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
AI总结 提出Pythagoras-Prover系列，包括自回归和扩散模型，通过课程SFT、动态过滤和增强型Lean形式化（ALF）扩展验证数据，在MiniF2F-Test上以更少参数超越DeepSeek-Prover-V2。
Comments Pythagoras-Prover: Technical Report
DecompSR: A dataset for decomposed analyses of compositional multihop spatial reasoning
DecompSR：用于组合多跳空间推理分解分析的数据集
机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； The University of Leeds（利兹大学） ； City St George’s University of London（伦敦城市圣乔治大学）
AI总结 提出DecompSR数据集（超500万数据点），通过程序化生成独立控制组合性的多个方面（如推理深度、语言变异性），用于细粒度评估大语言模型的空间推理能力。
Echo2ECG: Enhancing ECG Representations with Cardiac Morphology from Multi-View Echos
Echo2ECG：利用多视角超声心动图的心脏形态增强心电图表示
机构 * Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM) and TUM University Hospital（人工智能在医疗与医学中的中心，慕尼黑技术大学（TUM）和慕尼黑大学医院） ； Department of Cardiology, TUM University Hospital（心血管科，慕尼黑大学医院） ； Department of Computing, Imperial College London（计算系，伦敦帝国理工学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心（MCML））
AI总结 提出Echo2ECG多模态自监督学习框架，通过多视角超声心动图丰富心电图表示，在结构表型分类和超声检索任务上优于现有方法，模型大小仅为最大基线的1/18。
Comments Accepted at MICCAI 2026
