Northeastern University（东北大学）

Synthetic Persona Pretraining: Alignment from Token Zero

合成角色预训练：从零开始的对齐

Julian Minder, Viktor Moskvoretskii, Raghav Singhal, Difan Jiao, Andy Arditi, Shaobo Cui, Yiderigun Borjigin, Kartik Bali, Stefan Krsteski, Harsh Raj, Huu Nguyen, Jannik Brinkmann, Ashton Anderson, Roland Aydin, Robert West

机构 * EPFL（洛桑联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Northeastern University（东北大学） ； SJTU（上海交通大学） ； Saarland University（萨尔大学） ； Hereon（亥姆霍兹极地与海洋研究中心） ； TUHH（汉堡工业大学） ； Ontocord AI（Ontocord人工智能公司） ； TUC（德累斯顿工业大学） ； DFKI（德国人工智能研究中心） 纠错

AI总结 该研究提出合成角色预训练（SPP），在预训练token零阶段植入助手角色，通过标注反思、预训练及角色绑定，提升模型价值构成遵循度与鲁棒性，降低对齐错误率，证明预训练时角色干预是对齐的有效方法。

Better Decomposition, Free Aggregation: A Synthesizer-Folding Framework for Multilingual Multi-Hop Question Answering

更好的分解，自由聚合：面向多语言多跳问答的合成器折叠框架

Yilin Wang, Yuchun Fan, Weidong Bao, Zili Wei, Shi Feng, Tong Xiao, Zhengtao Yu, 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） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） 纠错

AI总结 针对多语言多跳问答中现有方法的翻译噪声与错误放大问题，提出Syfer框架，通过推迟翻译、格式受限分解与质量检查实现性能与成本的良好平衡。

Comments Accepted by NLPCC 2026

Multi-AUV Ad-hoc network-based Target Tracking: A Value Gradient Guidance Multi-Agent Diffusion Reinforcement Learning Approach

基于多AUV自组织网络的目标跟踪：一种值梯度引导多智能体扩散强化学习方法

Jiaao Ma, Chuan Lin, Guangjie Han, Shengchao Zhu, Qian Zhu, Ying Liu, Zhenyu Wang

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

AI总结 针对多AUV自组织网络目标跟踪的训练不稳定、跟踪性能差问题，提出VGG-MADiffRL算法与MDCA架构，实现了更快收敛、更高跟踪精度与平稳训练动态，具有工程应用价值。

CIDER: A Dataset of Contextual Disclosure Boundaries for Privacy Preference Alignment

CIDER：用于隐私偏好对齐的上下文披露边界数据集

Bingcan Guo, Eryue Xu, Jijie Zhou, Zhiping Zhang, Tianshi Li

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文推出包含169名用户标注的CIDER数据集，用于评估LLM隐私偏好对齐，发现上下文个性化可提升预测准确率，GPT-5.4和Claude Sonnet 4.6表现更优。

Comments Accepted to COLM 2026

Pseudorandom Streams within Diffusion Models Act as Learnable Inputs That Affect Generation Quality

扩散模型中的伪随机流是影响生成质量的可学习输入

Shengzhi Deng, Chenqi Ye, Yanze Guo

机构 * School of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学数学学院） ； Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） 纠错

AI总结 该研究发现扩散模型的伪随机流是可学习输入，会影响生成质量，相关指标与生成退化相关，伪随机源兼具分布选择与结构化输入属性。

The Illusion of Improvement: Reject Inference Strategies in Credit Scoring

改进的幻觉：信用评分中的拒绝推断策略

Bruno Scarone, Ricardo Baeza-Yates

机构 * Northeastern University（东北大学） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） 纠错

AI总结 研究揭示拒绝推断方法在信用评分中因反馈循环导致评估指标误导，提出通过少量探索打破循环并诊断问题。

Comments Accepted to ECML PKDD 2026 (Research Track)

Topics as Proxies for Sociodemographics: How Conversational Context Affects LLM Answers

话题作为社会人口统计的代理：对话上下文如何影响大语言模型的回答

Vera Neplenbroek, Gabriele Sarti, Arianna Bisazza, Raquel Fernández

机构 * Institute for Logic, Language and Computation, University of Amsterdam（逻辑、语言与计算研究所，阿姆斯特丹大学） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（计算机科学学院，东北大学） ； Center for Language and Cognition, University of Groningen（语言与认知中心，格罗宁根大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型在高风险场景中对话上下文对回答差异的影响，发现话题是社会人口统计差异的主要驱动因素，且影响方式不可预测。

Bayesian Distributional Models of Executive Functioning

执行功能的贝叶斯分布模型

Robert Kasumba, Zeyu Lu, Dom CP Marticorena, Mingyang Zhong, Paul Beggs, Anja Pahor, Geetha Ramani, Imani Goffney, Susanne M Jaeggi, Aaron R Seitz, Jacob R Gardner, Dennis L Barbour

机构 * Division of Computing and Data Science, Washington University（华盛顿大学计算与数据科学系） ； Department of Computer Science and Engineering, Washington University（华盛顿大学计算机科学与工程系） ； Department of Biomedical Engineering, Washington University（华盛顿大学生物医学工程系） ； Department of Psychology, University of Maribor（马里博大学心理学系） ； Department of Human Development and Quantitative Methodology, University of Maryland（马里兰大学人类发展与定量方法系） ； Department of Teaching and Learning, Policy and Leadership, University of Maryland（马里兰大学教学与学习、政策与领导系） ； Department of Psychology, Northeastern University（东北大学心理学系） ； Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） 纠错

AI总结 本研究使用已知真实参数的受控模拟，评估分布潜变量模型（DLVM）和贝叶斯分布主动学习（DALE）相比传统独立最大似然估计（IMLE）的优势，证明DLVM结合DALE能更高效地估计认知表现分布。

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