Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

ROM: Real-time Overthinking Mitigation via Streaming Detection and Intervention

ROM：通过流式检测和干预实时抑制过度思考

Xinyan Wang, Xiaogeng Liu, Ming Pei, Chaowei Xiao

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 ROM通过流式检测和干预框架减少大推理模型的过度思考，提升准确率并缩短响应长度，在多个数据集上均取得显著效果。

Comments Code is available at https://github.com/SaFo-Lab/ROM

Process Supervision of Confidence Margin for Calibrated LLM Reasoning

校准大语言模型推理的置信度边际过程监督

Liaoyaqi Wang, Chunsheng Zuo, William Jurayj, Benjamin Van Durme, Anqi Liu

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 本文提出RLCM框架，通过增强的边际过程奖励优化正确性和置信度可靠性，提升模型校准性能并保持准确性，同时实现更高效的置信度加权聚合。

SciTaRC: A Plan-Annotated Scientific Tabular QA Benchmark for Language Reasoning and Complex Computation

SciTaRC：基于科学表格数据的问答基准测试，需语言推理与复杂计算

Hexuan Wang, Yaxuan Ren, Srikar Bommireddypalli, Shuxian Chen, Adarsh Prabhudesai, Rongkun Zhou, Elina Baral, Philipp Koehn

机构 * Center for Language and Speech Processing（语言与语音处理中心） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 SciTaRC是一个针对科学表格数据的问答基准测试，揭示了现有AI模型在语言推理和复杂计算任务上的不足。

Comments COLM 2026 (Conference on Language Modeling). Camera-ready version

Discovering and Causally Validating Emotion-Sensitive Neurons in Large Audio-Language Models

在大型音频-语言模型中发现并因果验证情绪敏感神经元

Xiutian Zhao, Björn Schuller, Berrak Sisman

机构 * Center for Language and Speech Processing (CLSP)（语言与语音处理中心） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Group on Language, Audio & Music (GLAM)（语言、音频与音乐小组） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 本研究通过神经元层面的干预验证了大型音频-语言模型中情绪敏感神经元的存在，并揭示了情绪识别的因果机制。

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