Northeastern University（东北大学）

Learning When to Trust via Selective Context Preference Optimization

通过选择性上下文偏好优化学习何时信任

Xian Sun, Wei Chow, Yingshuo Wang, Junhao Liu, Wei Gao, Qing Wu, Lingdong Kong

机构 * Duke University（杜克大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Irvine（加州大学欧文分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本研究针对语言模型易受误导性外部信号影响的问题，提出SCOPE方法，在含四种条件的MIST基准上优化DPO目标，降低SC2W的同时保持正常上下文下的准确率，主张以选择性信任评判模型。

Comments Project Page at https://worldbench.github.io/scope GitHub Repo at https://github.com/worldbench/SCOPE HF Dataset at https://huggingface.co/datasets/worldbench/MIST-Bench

RRC: Unlocking Generative Reward Models in LLM Reinforcement Learning via Ranking-Based Reward Construction

RRC：基于排序的奖励构造解锁LLM强化学习中的生成式奖励模型

Chenglong Wang, Ziming Zhu, Yifu Huo, Bei Li, Qiaozhi He, Yan Ding, Xiaoyang Hao, Yuxin Gao, Tianhua Zhou, Xiaojia Chang, Tongran Liu, Jingbo Zhu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； NiuTrans Research（NiuTrans研究院） ； Institute of Psychology, CAS（中国科学院心理研究所） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） 纠错

AI总结 本研究针对生成式奖励模型在LLM强化学习中潜力未充分发挥的问题，提出RRC方法，通过两种互补策略提升RL训练效果，在多基准上取得一致增益。

A Unified Framework for Trajectory Prediction with Explicit Planning and Reaction Decomposition

显式规划与反应分解的轨迹预测统一框架

Jiaheng Chen, Jiaxing Li, Tinghe Zhang, Chaopeng Guo

机构 * Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） 纠错

AI总结 针对现有轨迹预测方法未充分区分社会影响功能角色的问题，提出INTraJ框架，将社会影响分解为规划与反应两阶段，在四个基准上实现性能提升，验证了阶段性社会建模的重要性。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Adapting Vision Foundation Models with Cascaded Semantics

利用级联语义适配视觉基础模型

Xi Xiao, Xingjian Li, Cheng Han, Tianyang Wang, Lin Zhao, Yunbei Zhang, Guosheng Hu, Runmin Jiang, Xi Li, Xiao Wang, Min Xu

机构 * University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Missouri–Kansas City（密苏里大学堪萨斯城分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Tulane University（杜兰大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） 纠错

AI总结 该研究针对现有视觉提示调优（VPT）未利用先验知识的问题，提出向VPT注入两类语义先验的级联方案，在34个图像分类数据集上仅调优0.74%的ViT参数即实现优异下游适配效果。

Comments Accepted by Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026. Project page: https://xixiaouab.github.io/Cascaded-Semantics/

Conditional Cognitive Biases in LLMs: How Biased User Turns Modulate In-Context Reasoning

大语言模型中的条件认知偏差：有偏差的用户对话轮次如何调控上下文推理

Sachini Weerasekara, Sagar Kamarthi, Jacqueline Isaacs

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本研究通过三条件实验框架与含24300条提示的基准数据集，评估8个前沿LLMs在多轮交互中受有偏差用户轮次的影响，发现多数模型偏差表现变化，明确相关动态并发布研究资源。

Where Privacy Risk Lives in English-Source Multilingual RAG: A Stage-Decomposed Audit Across Five Query Languages

英语源多语言检索增强生成（RAG）系统的隐私风险所在：五种查询语言下的阶段分解审计

Yanhang Li, Zhichao Fan, Zexin Zhuang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Southern Methodist University（南卫理公会大学） 纠错

AI总结 该研究针对英语源多语言RAG系统，通过含五种查询语言的两阶段防御审计发现，非英语语言仍存在残留PII泄露，附加黄金文档可阻断多数残留单元，后续计划开展独立MT与非Qwen判别器的复现工作。