Imperial College London（帝国理工学院）

Neurosymbolic Embodied Agents

神经符号具身智能体

Mohammad Albinhassan, Yuming Feng, Alessandra Russo, Pranava Madhyastha

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City, University of London（伦敦城市大学） 纠错

AI总结 该研究提出一种神经符号具身智能体，将长周期家庭任务分解为视觉探索与符号规划，在VirtualHome、ALFWorld基准测试中表现优异，约束与搜索结合可大幅提升任务解决率，且无需专门训练。

When Do Explanations Help In-Context Learning? A Comparative Study of Natural Language Explanation Types and Faithfulness

解释何时能帮助上下文学习？自然语言解释类型与忠实度的比较研究

Mahdi Dhaini, Adam Dejl, Juraj Vladika, Volkan Özer, Barbara Plank, Gjergji Kasneci

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； MaiNLP lab, CIS, LMU Munich（慕尼黑大学CIS研究所MaiNLP实验室） 纠错

AI总结 该研究通过在6个基准和4个指令调优模型上的比较评估，探究不同来源与选择方式的自然语言解释对上下文学习下游性能的影响，为实际提示流程中解释的选择和报告提供了见解。

LLM Safety Alignment in Low-Resource Languages: A Systematic Literature Review

低资源语言下的大语言模型安全对齐：系统文献综述

Valdini Douglace Lemofouet, Blessing Ngozi Uzor, Paula Chikaodinaka Anyanwu, Danielle Blanche Kapsa, Sukairaj Hafiz Imam, P Sam Sahil, Abigail Oppong, Tassallah Abdullahi, Clemencia Siro, Idris Abdulmumin, Seid Muhie Yimam, Shamsuddeen Hassan Muhammad

机构 * African Institute for Mathematical Sciences (AIMS)（非洲数学科学研究所） ； Bayero University Kano（卡诺贝罗大学） ； Brown University（布朗大学） ； Centrum Wiskunde & Informatica（数学与计算机科学中心） ； University of Pretoria（比勒陀利亚大学） ； University of Hamburg（汉堡大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 本文通过PRISMA 2020方法学开展系统文献综述，分析50项相关研究，揭示低资源语言下LLM存在多语言安全差距，提出安全对齐分类，并给出未来研究方向。

Comments The paper was accepted at LM4UC workshop organize by IJCAI. I added a screenshot of the decision (Open Review)

Decentralized Federated Learning by Partial Message Exchange

通过部分消息交换进行去中心化联邦学习

Shan Sha, Shenglong Zhou, Xin Wang, Lingchen Kong, Geoffrey Ye Li

机构 * School of Mathematics and Statistics, Beijing Jiaotong University（北京交通大学数学与统计学学院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校电子与电气工程系） 纠错

AI总结 研究去中心化联邦学习面临的挑战，提出PaME算法，通过允许相邻节点仅交换随机选择的稀疏坐标，降低通信成本、保护隐私且不牺牲准确性，经分析在温和假设下线性收敛，数值实验证明性能优越。

Evidence Recomposition and Predictive Context Residualization for Visual Attribution in Multimodal Large Language Models

多模态大语言模型中用于视觉归因的证据重组与预测上下文残差化

Jiawei Liang, Jianjie Huang, Xianghao Jiao, Siyuan Liang, Shiming Liu, Xiaochun Cao

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Department of Mechanical Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院机械工程系） 纠错

AI总结 研究多模态大语言模型token级视觉证据难检查问题，提出基于证据重组和预测上下文残差化的ERCR框架，经实验验证该框架能改善目标token视觉证据、减轻上下文干扰，为视觉证据检查提供实用改进。