University of Toronto（多伦多大学）

Mod-Guide: An LLM-based Content Moderation Feedback System to Address Insensitive Speech toward Indigenous Ethnic and Religious Minority Communities

Mod-Guide：一种基于LLM的内容审核反馈系统，用于解决针对原住民及少数族裔宗教群体的不敏感言论

Dipto Das, Achhiya Sultana, Ankit Singh Chauhan, Saadia Binte Alam, Mohammad Shidujaman, Shion Guha, Sunandan Chakraborty, Syed Ishtiaque Ahmed

机构 * Department of Computer Science, University of Toronto（计算机科学系，多伦多大学） ； Independent University Bangladesh（孟加拉国独立大学） ； Indiana University（印第安纳大学） ； Faculty of Information, University of Toronto（信息学院，多伦多大学） 纠错

AI总结 本文研究LLM审核系统对孟加拉国印度教和查克玛社区不敏感言论的认知局限，通过共同构建文化语料库和检索增强生成（RAG）方法开发Mod-Guide工具，提升模型对少数群体观点的敏感性。

"Is This Not Enough?": Asymmetries in Institutional Accountability and Collective Sensemaking in the Case of Canada's Algorithmic Visa Triage System

“这还不够吗？”：加拿大算法签证分类系统中的机构问责与集体意义建构的不对称性

Dipto Das, Matthew Tamura, Syed Ishtiaque Ahmed, Shion Guha

机构 * Department of Computer Science, University of Toronto（计算机科学系，多伦多大学） ； Faculty of Information, University of Toronto（信息学院，多伦多大学） 纠错

AI总结 研究加拿大签证系统中算法问责的机构表述与申请者体验，发现机构强调透明度与程序保障，而申请者通过集体意义建构应对不透明决策，揭示认知、管辖和时空关系三方面不对称。

Individual Control Barrier Functions-Guided Diffusion Model for Safe Offline Multi-Agent Reinforcement Learning

个体控制障碍函数引导的扩散模型用于安全离线多智能体强化学习

Qingyun Guo, Junyi Shi, Jianuo Huang, Tianyu Shi

机构 * Department of Electrical Engineering and Automation, Aalto University（阿尔托大学电气工程与自动化系） ； School of Computing and Data Science, Xiamen University Malaysia（厦门大学马来西亚分校计算与数据科学学院） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） 纠错

AI总结 提出一种将神经个体控制障碍函数嵌入扩散模型的离线多智能体强化学习算法，通过逆动力学恢复控制策略，在保证奖励的同时显著提升轨迹生成的安全性。

Comments Accepted to the 23rd IFAC World Congress, 2026

Multi-Bitwidth Quantization for LLMs Using Additive Codebooks

使用加性码本的大语言模型多比特宽度量化

Liza Babaoglu, Shuangyi Chen, Ashish Khisti

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出Drop-by-Drop框架，基于信息论和逐次细化理论，利用加性码本和Matryoshka监督实现单个模型在推理时支持多精度权重控制，降低存储开销并保持性能。

Comments 37 pages, 12 figures

Universal Time Series Generation with Neural Controlled Differential Equations

基于神经受控微分方程的通用时间序列生成

Torben Berndt, Elyes Farjallah, Leif Seute, Raeid Saqur, Benjamin Walker, Jan Stühmer

机构 * Heidelberg Institute for Theoretical Studies（海德堡理论研究所） ； IAR, Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄技术大学IAR部门） ； Max Planck Institute for Polymer Research（马克斯·普朗克聚合物研究所） ； IWR, Heidelberg University（海德堡大学IWR部门） ； Dept. of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所） ； Vector Institute, Toronto, Canada（多伦多向量研究所） 纠错

AI总结 本文证明结构化线性受控微分方程（SLiCEs）是通用时间序列生成器，并提出生成式SLiCEs（G-SLiCEs）用于路径空间上的流匹配，在概率预测和下流任务中表现优异，尤其适用于不规则网格。

Self-Distillation Zero: Self-Revision Turns Binary Rewards into Dense Supervision

自蒸馏零：自我修订将二元奖励转化为密集监督

Yinghui He, Simran Kaur, Adithya Bhaskar, Yongjin Yang, Jiarui Liu, Narutatsu Ri, Liam Fowl, Abhishek Panigrahi, Danqi Chen, Sanjeev Arora

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出SD-Zero方法，通过让模型同时扮演生成器和修订者，利用二元奖励生成密集的token级自监督信号，显著提升训练样本效率，在数学和代码推理任务上超越RFT、GRPO等基线。

CMI-RewardBench: Evaluating Music Reward Models with Compositional Multimodal Instruction

CMI-RewardBench: 基于组合多模态指令评估音乐奖励模型

Yinghao Ma, Haiwen Xia, Hewei Gao, Weixiong Chen, Yuxin Ye, Yuchen Yang, Sungkyun Chang, Mingshuo Ding, Yizhi Li, Ruibin Yuan, Simon Dixon, Emmanouil Benetos

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 针对音乐生成模型缺乏有效评估机制的问题，提出CMI-RewardBench基准，包含大规模偏好数据集和参数高效奖励模型，实现多模态指令下的音乐质量评估。

Comments Accepted by ICML 2026

Geometry of Lightning Self-Attention: Identifiability and Dimension

闪电自注意力的几何：可识别性与维度

Nathan W. Henry, Giovanni Luca Marchetti, Kathlén Kohn

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Royal Institute of Technology (KTH)（皇家理工学院（KTH）） 纠错

AI总结 本文利用代数几何工具，分析了无归一化自注意力网络的函数空间几何，给出了深层注意力的可识别性描述并计算了函数空间维度，同时刻画了单层模型的奇异点和边界点，并推测了归一化情形的结果。

Comments Accepted at ICLR 2025