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University of Michigan(密歇根大学安娜堡分校)

2026-07-14 至 2026-07-14 共收录 8
2607.11871 2026-07-14 cs.LG cs.AI cs.CL 新提交

Inside the Unfair Judge: A Mechanistic Interpretability Account of LLM-as-Judge Bias

剖析不公平的评判者:基于大语言模型作为评判者的偏差的机械可解释性分析

Zixiang Xu, Sixian Li, Huaxing Liu, Xiang Wang, Shuai Li, Zirui Song, Xiuying Chen

机构 * AMAP, Alibaba Group(阿里巴巴集团AMAP实验室) Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) University of Southern California(南加州大学) University of Michigan, Ann Arbor(密歇根大学安娜堡分校)

AI总结 研究大语言模型作为评判者的偏差,提出偏差在隐藏状态有表示层面解释。通过七位评判者等实验发现,偏差输入沿特定子空间移动,操纵隐藏状态可控制评分,线性投影能预测评判失败,统一多方面内容。

Comments 58 pages, 13 figures, 30 tables; project page: https://xzx34.github.io/unfair-judge/

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2607.11736 2026-07-14 cs.CL 新提交

MET: Theory-Grounded and Culture-Aware Multilingual Moral Reasoning

MET:基于理论和文化感知的多语言道德推理

Ayoung Lee, Ryan Kwon, Yunxiang Zhang, Yuxuan Liu, Peter Railton, Lu Wang

机构 * University of Michigan(密歇根大学)

AI总结 研究针对语言模型用于跨语言文化道德决策时存在的多语言性忽视问题,提出MET两步提示法及MET-D自我蒸馏训练,引入MCLASH基准,实验表明MET-D提升模型性能,揭示不同文化有益依据差异,为多语言道德推理开辟道路。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

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2607.11091 2026-07-14 cs.LG q-bio.BM stat.ML 新提交

Adapting Evidential Neural Networks to Test-Time Neighbor Fusion Improves Molecular Property Prediction

使证据神经网络适应测试时的邻居融合可改善分子性质预测

Cameron Gruich, Weichi Yao, Yixin Wang, Bryan Goldsmith

机构 * Department of Chemical Engineering, University of Michigan(美国密歇根大学化学工程系) Michigan Institute for Data & AI in Society, University of Michigan(美国密歇根大学数据与社会人工智能研究所) Department of Statistics, University of Michigan(美国密歇根大学统计系)

AI总结 研究如何利用证据神经网络在测试时通过邻居融合优化分子性质预测,提出PG-EVIKAL方法,学习性质距离度量重排邻居,经实验验证该方法能降低RMSE、改善校准,还能在连续测定场景中优化预测,证明证据不确定性分解可用于测试时分子性质预测优化。

Comments 45 pages (18 main, 27 SI); 11 figures (7 main, 4 SI); 14 tables (0 main, 14 SI); 61 equations (15 main, 46 SI)

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2607.10789 2026-07-14 cs.AI 新提交

Imaging-101: Benchmarking LLM Coding Agents on Scientific Computational Imaging

成像101:在科学计算成像上对大语言模型编码智能体进行基准测试

Siyi Chen, Jiahe Ying, Yixuan Jia, Yuxuan Gu, Enze Ye, Weimin Bai, Zhijun Zeng, Shaochi Ren, Binhong Gao, Yubing Li, Tianhan Zhang, He Sun

机构 * College of Future Technology and the National Biomedical Imaging Center, Peking University(北京大学未来技术学院和国家生物医学成像中心) AI for Science Institute (AISI)(科学人工智能研究所) University of Michigan(密歇根大学) State Key Laboratory of Acoustics and Marine Information, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences(中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) School of Astronautics, Beihang University(北京航空航天大学宇航学院) Key Laboratory of Spacecraft Design Optimization and Dynamic Simulation Technologies, Ministry of Education(教育部航天器设计优化与动态仿真技术重点实验室)

AI总结 研究针对计算成像构建正确重建管道费力的问题,引入含57个任务的Imaging-101基准及三个评估轨道,评估七个前沿大语言模型,发现应用编码智能体于计算成像存在系统性挑战,指出技能增强、领域专业化智能体是可靠成像辅助的途径。

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2607.09867 2026-07-14 astro-ph.IM astro-ph.CO cs.CV stat.AP 新提交

Neural Posterior Estimation for Inferring Weak Lensing Shear

用于推断弱引力透镜切变的神经后验估计

Tim White, Dingrui Tao, Camille Avestruz, Jeffrey Regier, the LSST Dark Energy Science Collaboration

机构 * Department of Statistics, University of Michigan(密歇根大学统计学系) Department of Physics, University of Michigan(密歇根大学物理学系)

AI总结 研究提出用神经后验估计(NPE)推断弱引力透镜切变,训练深度神经网络将模拟多波段图像映射到切变场变分分布,整合多步骤为隐式推理,实验表明在复杂观测效应下NPE能产生准确校准的后验近似,是可行的切变估计方法。

Comments 17 pages, 10 figures, 3 tables

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2606.31651 2026-07-14 cs.AI 版本更新

FARS: A Fully Automated Research System Deployed at Scale

FARS:一个大规模部署的全自动研究系统

Qiong Tang, Tianxiang Sun, Xiangkun Hu, Xiangyang Liu, Yiran Chen, Yunfan Shao, Bobo Li, Changze Lv, Cheng Xu, Chengsong Huang, Chunyang Li, Dizhan Xue, Hao Bai, Haodong Duan, Hengquan Guo, Hongyang He, Hongyi Chen, Hui Shen, Jiahao Yuan, Jiankai Sun, Jikang Cheng, Jinfeng Xu, Jingqi Tong, Jingye Chen, Jinxiu Liu, Jixuan Leng, Junchi Yu, Kaixun Jiang, Kun Xiang, Kunpeng Yao, Lang Feng, Liangqi Yuan, Longsen Gao, Meng Li, Qi Jia, Qiushi Sun, Shengyuan Ding, Shizhan Gong, Siru Zhong, Terry Jingchen Zhang, Tianle Gu, Tianyi Liang, Weijie Liu, Weikai Yang, Weizhi Fei, Xin Wang, Xinpeng Liu, Xuanwen Ding, Yihong Tang, Yuanli Wang, Yukun Jiang, Yuming Yang, Zhengbao He, Zhikai Chen, Zhikun Xu, Zhuang Li, Zihao Huang

机构 * Analemma National University of Singapore(新加坡国立大学) Fudan University(复旦大学) University College Dublin(都柏林大学) Washington University in St. Louis(圣路易斯华盛顿大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) University of Illinois at Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) ByteDance(字节跳动) ShanghaiTech University(上海科技大学) University of Warwick(华威大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) University of Michigan, Ann Arbor(密歇根大学安娜堡分校) East China Normal University(华东师范大学) Stanford University(斯坦福大学) Tencent(腾讯) The University of Hong Kong(香港大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Nex-AGI Team(Nex-AGI团队)

AI总结 提出FARS系统,通过分阶段智能体协作自动生成研究项目,在67个AI/ML主题上产出166篇论文,经282份评审验证其可产出有价值成果,同时暴露实验范围窄、方法局限和诚信问题。

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2603.16524 2026-07-14 cs.CV cs.LG physics.comp-ph physics.data-an 版本更新

An Approximate Graph Elicits Detonation Lattice

近似图激发爆轰晶格

Vansh Sharma, Venkat Raman

机构 * Department of Aerospace Engineering, University of Michigan(密歇根大学航空航天工程系)

AI总结 本文提出基于图论的新型算法,用于精确分割和测量爆轰细胞,解决传统2D边缘检测方法的局限性,通过分割模型实现无训练的准确提取细胞模式。

Comments 3D Detonation; Soot Foil; Graph; Cell Classification; Cellular Detonation; Detonation Lattice; SAM Model

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2506.19806 2026-07-14 cs.CY cs.CL cs.MA 版本更新

LLM-Based Social Simulations Require a Boundary

基于大语言模型的社会模拟需要边界

Zengqing Wu, Run Peng, Takayuki Ito, Makoto Onizuka, Chuan Xiao

机构 * Osaka University(大阪大学) Nagoya University(名古屋大学) University of Michigan(密歇根大学) Kyoto University(京都大学)

AI总结 探讨基于大语言模型的社会模拟,指出其因输出同质化限制对复杂社会动态行为多样性的捕捉。通过回顾研究发现验证实践与问题异质性要求不符,建议匹配验证深度、明确报告方差并合理限制结论,倡导有边界意识的方法为社会科学提供见解。

Comments ICML 2026 Position Paper Track

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