Princeton University（普林斯顿大学）

Skim: Speculative Execution for Fast and Efficient Web Agents

Skim：用于快速和高效网络代理的推测执行

Mike Wong, Kevin Hsieh, Suman Nath, Ravi Netravali

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 Skim通过利用专门构建网站的可预测结构，提出了一种推测执行框架，以降低网络代理的任务成本和延迟，同时保持准确性。

Comments 14 pages, 21 figures

Causal Evidence that Language Models use Confidence to Drive Behavior

语言模型使用置信度驱动行为的因果证据

Dharshan Kumaran, Nathaniel Daw, Simon Osindero, Petar Veličković, Viorica Patraucean

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 研究探讨了语言模型是否利用置信度信号来控制行为，如决定回答或 abstain，通过四个阶段实验发现模型使用多维内部置信表示和阈值策略来实现 abstention，揭示了结构化的元认知控制机制。

From Refusal to Recovery: A Control-Theoretic Approach to Generative AI Guardrails

从拒绝到恢复：一种生成AI防护机制的控制论方法

Ravi Pandya, Madison Bland, Duy P. Nguyen, Changliu Liu, Jaime Fernández Fisac, Andrea Bajcsy

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（普林斯顿大学电气与计算机工程系） ； Equal Advising（平等指导） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于控制论的生成AI防护机制，通过实时监控和主动纠正高风险输出，提供了一种动态替代传统标志和阻断方法的解决方案。

Journal ref Second International Association on Safe and Ethical AI Conference (IASEAI 2026)

How Faithful Is Trajectory-Based Data Attribution? Error Sources, Remedies, and Practical Guidelines

轨迹数据归因的可信度如何？误差来源、缓解方法和实用指南

Junwei Deng, Pingbang Hu, Suliang Jin, Hao Lu, Jiachen T. Wang, Shichang Zhang, Jiaqi W. Ma

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文系统分析了轨迹数据归因方法的误差来源，并提出缓解方法和实用指南，通过将总误差分为配置级、算法级和系统级，改进了归因的准确性，并为数据选择提供了可行的实践指导。