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Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院)

2026-06-12 至 2026-06-12 共收录 4
2604.18307 2026-06-12 cs.CL 版本更新

Reasoning Models Know What's Important, and Encode It in Their Activations

推理模型知道什么重要,并在其激活中编码

Yaniv Nikankin, Martin Tutek, Tomer Ashuach, Jonathan Rosenfeld, Yonatan Belinkov

机构 * Technion(技术离子大学) University of Zagreb, FER(扎格雷布大学,FER) MIT(麻省理工学院) Kempner Institute, Harvard(哈佛大学凯普纳研究所)

AI总结 通过分析模型激活而非仅依赖推理链文本,发现激活能更有效识别关键推理步骤,且模型在生成后续步骤前已内部编码步骤重要性。

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2510.02524 2026-06-12 cs.CL cs.FL cs.LG 版本更新

Unraveling Syntax: Language Modeling and the Substructure of Grammars

解析句法:语言建模与语法的子结构

Laura Ying Schulz, Daniel Mitropolsky, Tomaso Poggio

机构 * Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院)

AI总结 本文研究语言模型在上下文无关语法子结构上的学习行为,证明损失函数在顶层子语法上线性递归,并发现参数化模型并行学习子语法,子语法预训练能提升小模型性能并改善内部表征。

Comments Equal contribution by LYS and DM. Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

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2510.16380 2026-06-12 cs.CL cs.AI cs.CY cs.HC cs.LG 版本更新

MoReBench: Evaluating Procedural and Pluralistic Moral Reasoning in Language Models, More than Outcomes

MoReBench:评估语言模型中的程序性和多元道德推理,超越结果

Yu Ying Chiu, Michael S. Lee, Rachel Calcott, Brandon Handoko, Paul de Font-Reaulx, Raphaël Millière, Paula Rodriguez, Chen Bo Calvin Zhang, Ziwen Han, Udari Madhushani Sehwag, Yash Maurya, Christina Q Knight, Harry R. Lloyd, Florence Bacus, Conor Downey, Mantas Mazeika, Bing Liu, Yejin Choi, Mitchell L Gordon, Sydney Levine

机构 * University of Washington(华盛顿大学) New York University(纽约大学) Scale AI Harvard University(哈佛大学) University of Michigan(密歇根大学) UNC Chapel Hill(北卡罗来纳大学教堂山分校) Center for AI Safety(人工智能安全中心) Stanford University(斯坦福大学) MIT(麻省理工学院) University of Oxford(牛津大学)

AI总结 提出MoReBench基准,包含1000个道德场景和超过2.3万条标准,用于评估语言模型在道德推理中的程序性推理能力,发现现有基准无法预测模型表现,且模型对特定道德框架存在偏好。

Comments 46 pages, 8 figures, 10 tables. Published in ICLR 2026. Accepted at CHAI workshop and SPP 2026 (non-archival)

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2412.08610 2026-06-12 cs.GT cs.AI cs.CY 版本更新

Competition and Diversity in Generative AI

生成式人工智能中的竞争与多样性

Manish Raghavan

机构 * MIT Sloan School of Management & Department of Electrical Engineering and Computer Science(麻省理工学院斯隆管理学院及电气工程与计算机科学系)

AI总结 通过博弈论模型和Scattergories游戏实验,研究竞争如何促使生成式AI模型多样化,缓解同质化,并提升社会福利。

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