Northeastern University（东北大学）

Probe Choice Changes Canary-Memorization Verdicts: Three Post-Hoc Disagreement Case Studies in a Text-Dominant LoRA-Tuned Autoregressive Testbed

探针选择改变金丝雀记忆判定：在文本主导的LoRA微调自回归测试平台上的三个事后分歧案例研究

Zhichao Fan, Zexin Zhuang, Yanhang Li

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 研究在Qwen2.5-VL-7B金丝雀测试平台上，固定窗口均值NLL记忆探针与全跨度秘密NLL或贪婪精确召回之间的分歧，发现窗口截断、非秘密漂移和窗口内下降三种案例，建议报告全跨度秘密NLL、跨度局部分解、行为精确召回和诱饵探针。

Comments ICML 2026 FoGen Workshop camera-ready. 17 pages, 4 figures, 12 tables

Shared Lexical Task Representations Explain Behavioral Variability In LLMs

共享的词汇任务表示解释了大语言模型中的行为变异

Zhuonan Yang, Jacob Xiaochen Li, Francisco Piedrahita Velez, Eric Todd, David Bau, Michael L. Littman, Stephen H. Bach, Ellie Pavlick

机构 * Brown University（布朗大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 研究通过比较指令式和示例式提示发现，大语言模型在不同提示下行为差异可由共享的词汇任务表示解释，揭示了任务特定注意力头在不同提示风格中的共同机制。

Comments Accepted to ICML 2026. Updated to the camera-ready version

Multi-Robot Coordination for Planning under Context Uncertainty

上下文不确定性下的多机器人协调规划

Pulkit Rustagi, Kyle Hollins Wray, Sandhya Saisubramanian

机构 * Collaborative Robotics and Intelligent Systems (CoRIS) Institute, Oregon State University（俄勒冈州立大学协作机器人与智能系统研究所） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学库里计算机科学学院） 纠错

AI总结 提出多机器人上下文不确定随机最短路径问题，通过两阶段方法（CIMOP推断上下文，LCBS进行无碰撞路径规划）实现上下文未知时的协调与安全操作。

Comments 8 pages, 6 figures

Nazrin: An Atomic Neural Proof Automation Tactic in Lean 4

Nazrin: Lean 4中的原子神经证明自动化策略

Leni Aniva, Iori Oikawa, David Dill, Clark Barrett

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 提出原子策略集、转置原子化算法、ExprGraph数据结构和基于图神经网络的Nazrin证明器，通过仅调度原子策略克服现有证明代理的挑战，并在消费级硬件上训练和评估。

Comments 16 pages, 10 figures