Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

2603.02196 2026-07-03 cs.AI cs.LG math.ST stat.ML stat.TH 版本更新

Conformal Policy Control

符合性策略控制

Drew Prinster, Clara Fannjiang, Ji Won Park, Kyunghyun Cho, Anqi Liu, Suchi Saria, Samuel Stanton

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）； New York University（纽约大学）

AI总结本文提出一种基于安全参考策略的符合性校准方法，用于在不违反安全约束的前提下，使优化但未测试的策略能够安全地进行探索，并在有限样本下提供理论保证。

Comments International Conference on Machine Learning (ICML), 2026

2510.20091 2026-07-03 cs.CL cs.AI 版本更新

CreativityPrism: A Cross-Domain Evaluation Framework for Large Language Model Creativity

CreativityPrism：大语言模型创造力的跨域评估框架

Zhaoyi Joey Hou, Bowei Alvin Zhang, Yining Lu, Bhiman Kumar Baghel, Anneliese Brei, Ximing Lu, Meng Jiang, Faeze Brahman, Snigdha Chaturvedi, Haw-Shiuan Chang, Daniel Khashabi, Xiang Lorraine Li

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学）； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）； University of Notre Dame（诺特丹大学）； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）； University of Washington（华盛顿大学）； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院）； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

AI总结提出CreativityPrism框架，整合发散思维、创意写作和逻辑推理三个领域的八项任务，从质量、新颖性和多样性三个维度评估LLM创造力，发现前沿模型在创意写作和逻辑推理上领先，但在发散思维上无显著优势，且各维度间相关性弱。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (06/2026)