Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院）

Multilinguality at the Edge: Developing Language Models for the Global South

边缘侧多语言性：为全球南方开发语言模型

Lester James V. Miranda, Songbo Hu, Roi Reichart, Anna Korhonen

机构 * Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） ； Technion – Israel Institute of Technology（技术学院——以色列理工学院） 纠错

AI总结 针对全球南方非英语、硬件受限社区的语言模型落地难题，调研232篇相关文献，梳理多语言与边缘部署交叉领域进展，提出面向NLP生态各方的可行建议。

Comments Updated formatting and improved spacing. Project website is in https://ljvmiranda921.github.io/multilinguality-at-the-edge/

Graph Sparse Sampling: Breaking the Curse of the Horizon in Continuous MDP Planning

图稀疏采样：打破连续MDP规划中的视界诅咒

Idan Lev-Yehudi, Vadim Indelman

机构 * Technion Autonomous Systems Program (TASP), Technion – Israel Institute of Technology（以色列理工学院自主系统计划（TASP），以色列理工学院） ； Stephen B. Klein Faculty of Aerospace Engineering, Technion – Israel Institute of Technology（以色列理工学院斯蒂芬·B·克莱因航空航天工程学院） ； Faculty of Data and Decision Sciences, Technion – Israel Institute of Technology（以色列理工学院数据与决策科学学院） 纠错

AI总结 针对连续域不确定规划的视界指数增长难题，提出图稀疏采样算法跨决策共享采样未来，得到多项式视界依赖的性能保证，长视界下性能远超树型规划器。

MACRO: Training-free Multi-plane Attention for Closeup Render Optimization

MACRO：用于特写渲染优化的免训练多平面注意力

Nitzan Hodos, Roy Amoyal, Lior Fritz, Ianir Ideses, Sagie Benaim, Netalee Efrat

机构 * Amazon Prime Video（亚马逊Prime视频） ； Technion, Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； Ben Gurion University（本古里安大学） ； Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） 纠错

AI总结 针对特写渲染难题，分析现有方法失败原因，提出MACRO，利用场景3D结构解决比例差距，无需架构改变和额外训练，贡献新基准和评估协议，取得领先成果。

Comments Project page: https://nitzanhod.github.io/MACRO

Evaluating LLM Uncertainty in Long-Form Generation Using Deterministic Ground Truth

使用确定性真实数据评估长文本生成中语言模型的不确定性

Ido Amit, Ido Galil, Ran El-Yaniv

机构 * Technion（技术学院） ； Nvidia（英伟达） 纠错

AI总结 研究针对长文本生成中语言模型不确定性评估难题，引入含单一确定性长文本真值的SALT基准，通过对50多个模型分析揭示关键见解，如置信函数作用、错误驱动因素及推理影响等，为风险关键应用提供参考。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). Code available at https://github.com/IdoAmit198/SALT

Mixture-of-Gaussians-Guided Schedule Design for Brownian Bridge Diffusion Models

用于布朗桥扩散模型的高斯混合引导调度设计

Ron Levi, Michael Elad

机构 * Technion, Israel（以色列理工学院） 纠错

AI总结 研究为布朗桥扩散模型开发调度设计框架，基于高斯混合先验分析其反向动力学，得出理想后验和去噪器，据此制定两个调度设计目标，揭示权衡并证明通用调度存在，实验验证其价值。

Comments 66 pages, 10 figures

A simplex-based measure of symmetry

基于单纯形的对称度量

Egor Bakaev, Amir Yehudayoff

机构 * Department of Computer Science, University of Copenhagen（计算机科学系，哥本哈根大学） ； Department of Mathematics, Technion-IIT（数学系，技术学院-理工学院） 纠错

AI总结 研究基于\(n\)-单纯形\(\Delta\)的对称度量\(\rho_\Delta(L)\)，推导其与经典闵可夫斯基对称度量关系，改进稳定性分析，给出单纯形新特征，还研究了多面体深度复杂度与该度量的关系及界。

SHINE: A Scalable In-Context Hypernetwork for Mapping Context to LoRA in a Single Pass

SHINE：一种可扩展的上下文超网络，用于在单次传递中将上下文映射到LoRA

Yewei Liu, Xiyuan Wang, Yansheng Mao, Yoav Gelbery, Haggai Maron, Muhan Zhang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Technion, NVIDIA（技术学院与NVIDIA） ； University of Oxford（牛津大学） ； School of Electronics Engineering（电子工程学院） ； Computer Science, Peking University（计算机科学，北京大学） 纠错

AI总结 本文提出SHINE，一种可扩展的上下文超网络，用于在单次传递中将多样且有意义的上下文映射到高质量的LoRA适配器，通过重用冻结LLM的自身参数和引入架构创新，克服了先前超网络的关键限制，以较少的参数实现了强大的表达能力。

Large Language Models Generate Harmful Responses Using a Distinct Mechanism, Shared Across Harm Types

大语言模型通过一种独特的统一机制生成有害内容

Hadas Orgad, Boyi Wei, Kaden Zheng, Martin Wattenberg, Peter Henderson, Seraphina Goldfarb-Tarrant, Yonatan Belinkov

机构 * Kempner Institute, Harvard University（哈佛大学肯普纳研究所） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Cohere ； Technion—IIT（以色列理工学院） 纠错

AI总结 研究通过权重剪枝揭示大语言模型中有害生成的内部结构，发现有害内容生成依赖于一组通用且与良性能力不同的权重，表明对齐训练重塑了有害表示，解释了领域微调引发的广泛对齐偏差。