University of Toronto（多伦多大学）

PaperMentor: A Human-Centered Multi-Agent Writing Tutor for AI Research Papers on Overleaf

PaperMentor：面向Overleaf的AI研究论文写作人本多智能体辅导系统

Jiarui Liu, Terry Jingchen Zhang, Ryan Faulkner, X. Angelo Huang, Vilém Zouhar, Dominik Glandorf, Isabel Dahlgren, Van Q. Truong, Rishit Dagli, Yuen Chen, Felix Leeb, Punya Syon Pandey, Yves Bicker, Suvajit Majumder, Wenyuan Jiang, Zeju Qiu, Sankalan Pal Chowdhury, Bernhard Schölkopf, Mona Diab, Zhijing Jin

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Jinesis Lab, University of Toronto & Vector Institute（Jinesis实验室，多伦多大学与向量研究所） ； EuroSafeAI ； ETHZ（苏黎世联邦理工学院） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Germany（马克斯·普朗克智能系统研究所，德国图宾根） 纠错

AI总结 提出PaperMentor，一种在Overleaf中提供内联建议的人本写作助手，通过专家技能库和12个专业智能体提供可操作反馈，用户研究中90.6%建议被认为可操作。

Comments Accepted to the ACL 2026 Demo Track

Testing the Black Box: Structural Barriers to Independent Evaluation of Consumer-Facing Health LLMs

测试黑箱：面向消费者的健康大语言模型独立评估的结构性障碍

Rahul Gorijavolu, Kaushik Madapati, Pritika Vig, Rawan Abulibdeh, Nikhil Jaiswal, Mahri Kadyrova, Zeamanuel Hailu Tesfaye, Charles Senteio, Paula Maurutto, Leo Anthony Celi

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Toronto General Hospital, University Health Network（多伦多综合医院，大学健康网络） ； McGill University（麦吉尔大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Beth Israel Deaconess Medical Center（贝斯以色列女执事医疗中心） ； Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院） 纠错

AI总结 本研究通过模拟用户档案，测试面向消费者的健康大语言模型在响应变异和谄媚行为方面的表现，发现五大结构性障碍阻碍独立评估。

Comments 6 pages, 1 figure. Preprint submitted for review

Tensorizing Engram: Sharing Latents Across N-Gram Embeddings is Beneficial in LLMs

张量化Engram：在N-gram嵌入中共享潜在变量对大型语言模型有益

Wuyang Zhou, Yuxuan Gu, Giorgos Iacovides, Yuning Qiu, Qibin Zhao, Danilo Mandic

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出张量化Engram（TN-gram），通过CP分解共享因子压缩n-gram嵌入，减少参数并避免哈希冲突，在多个任务上匹配或超越现有方法。

De novo molecular generation with optical property preconditioning at the token level

基于Token级光学性质预条件的从头分子生成

Haozhe Huang, Manuel Gonzalez Lastre, Hyun Suk Park, Jorge A. Campos-Gonzalez-Angulo, Xinjian Liu, Alán Aspuru-Guzik

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； Universidad Autónoma de Madrid（马德里自治大学） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)（加拿大高等研究院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 针对OLED分子光学性质可控生成中数据稀缺和条件控制可靠性有限的问题，提出基于GPT2的Token条件自回归语言模型，通过离散属性Token和多任务优化实现垂直吸收能和振子强度的定向生成，并在TDDFT级别评估分布保真度和可控性。

The CIFAR Synthetic Evidence Corpus for Detecting AI-Generated Evidence

CIFAR合成证据语料库：用于检测AI生成证据

Kelly McConvey, Jalehsadat Mahdavimoghaddam, Nima Jamali, Maksym Taranukhin, Sajad Ebrahimi, Wentao Zhang, Yuntian Deng, Karen Eltis, Maura R. Grossman, Vered Shwartz, Ebrahim Bagheri

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Ottawa（渥太华大学） 纠错

AI总结 针对司法系统中证据真实性检测缺乏合适数据集的问题，构建了包含多种文档类型和篡改策略的CIFAR合成证据语料库，支持在受控条件下评估证据验证系统。