Stanford University（斯坦福大学）

AI Assistants Overassist

人工智能助手过度协助

Verona Teo, Raghav Jain, Tobias Gerstenberg, Max Kleiman-Weiner

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 研究探讨大语言模型作导师时，其干预方式对学习的影响。介绍Int-Bench基准，模拟学生解题、教师决定干预。在多领域评估大语言模型教师干预情况，并与人类对比，发现其干预频繁且倾向提供完整方案，表明为短期成功而非深层学习优化。

Toward Mechanistic Interpretability of an AI Foundation Model Fine-Tuned for Atmospheric Chemistry

迈向针对大气化学进行微调的人工智能基础模型的机理可解释性

Jason Y. Hu, Ivan Higuera-Mendieta, Patrick Obin Sturm, Makoto M. Kelp

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

AI总结 研究针对大气化学微调的人工智能基础模型学到了什么，通过对微软Aurora模型施加化学扰动、检查内部表示等方法，发现其虽捕捉到部分臭氧响应但未执行化学约束，提供了测试模型是否学大气化学的框架，强调预测应依内部机制评判。

Simple Policy Gradients for Reasoning with Diffusion Language Models

为扩散语言模型进行推理的简单策略梯度

Anthony Zhan

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出 AGRPO 算法，通过优化 dLLM 的去噪步骤提升推理性能，实现多个任务上的显著增益。

Comments 19 pages. ICML 2026