Princeton University（普林斯顿大学）

CoMet: Context and Multiplicity Decomposition for Multimodal Uncertainty Estimation

CoMet：多模态不确定性估计的上下文与多样性分解

Sanghyuk Chun, William Yang, Amaya Dharmasiri, Olga Russakovsky

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 提出CoMet方法，将多模态大模型的不确定性分解为上下文项和多样性项，通过轻量级后验模块高效估计，无需自回归生成或重复采样，在多个基准上优于现有方法。

Comments 33 pages, 13.3MB

The Past Is Prologue: A Plug-in Controller for Selective Updates in Sequentially Evolving LLM Memory

过去即序幕：面向顺序演化的大语言模型记忆的选择性更新插件控制器

Zihan Chen, Songwei Dong, Chengshuai Shi, Peng Wang, Song Wang, Cong Shen, Jundong Li

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

AI总结 提出Janus插件控制器，通过记忆动量触发器检测异常并基于紧凑混合评估集决定是否接受记忆更新，避免有害覆盖，在六个数据集上提升准确率2.7-4.6点。

What Drives Interactive Improvement from Feedback?

什么驱动了来自反馈的交互式改进？

Bartłomiej Cupiał, Jan Łojek, Mikołaj Garstecki, Szymon Pobłocki, Alicja Ziarko, Piotr Miłoś

机构 * University of Warsaw（华沙大学） ； AKCES NCBR ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Mistral AI ； Institute of Mathematics, Polish Academy of Sciences（波兰科学院数学研究所） 纠错

AI总结 通过受控的学生-教师协议，分离反馈、重试和格式修正对多轮语言智能体性能提升的影响，发现有用反馈必须提供超越通用重试的指导，且学生利用反馈的能力是交互改进的关键瓶颈。

Comments 9 pages, 7 figures, accepted to the RLxF Workshop at ICML 2026