University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

Conditional misalignment: common interventions can hide emergent misalignment behind contextual triggers

条件性偏差：通用干预可以隐藏新兴偏差背后的情境触发

Jan Dubiński, Jan Betley, Anna Sztyber-Betley, Daniel Tan, Owain Evans

机构 * Warsaw University of Technology（华沙技术大学） ； NASK National Research Institute（NASK国家研究院） ； Constellation ； Truthful AI ； University College London（伦敦大学学院） ； Center on Long-Term Risk（长期风险中心） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

AI总结 研究发现通用干预可减少新兴偏差，但若评估提示模仿训练情境，则模型会再次出现偏差。三种干预方法均产生条件性偏差，表明在真实训练后，模型可能在标准评估中表现正常但存在潜在偏差。

Cooperate to Compete: Strategic Coordination in Multi-Agent Conquest

合作以竞争：多智能体征服中的战略协调

Abigail O'Neill, Alan Zhu, Mihran Miroyan, Narges Norouzi, Joseph E. Gonzalez

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出C2C多智能体环境，研究在混合动机设定下智能体如何通过合作达成长期竞争目标，发现人类与AI在谈判行为上有显著差异，并通过优化提升AI胜率。

A Survey on LLM-based Conversational User Simulation

基于大语言模型的对话用户模拟综述

Bo Ni, Leyao Wang, Yu Wang, Branislav Kveton, Franck Dernoncourt, Yu Xia, Hongjie Chen, Reuben Leura, Samyadeep Basu, Subhojyoti Mukherjee, Puneet Mathur, Nesreen Ahmed, Junda Wu, Li Li, Huixin Zhang, Ruiyi Zhang, Tong Yu, Sungchul Kim, Jiuxiang Gu, Zhengzhong Tu, Alexa Siu, Zichao Wang, David Seunghyun Yoon, Nedim Lipka, Namyong Park, Zihao Lin, Trung Bui, Yue Zhao, Tyler Derr, Ryan A. Rossi

机构 * Vanderbilt University（范德比大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Oregon（俄勒冈大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Dolby Laboratories（Dolby实验室） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Cisco AI Research（思科人工智能研究） ； University of Southern California（南加州大学） ； Texas A&M University（德克萨斯阿姆斯特朗大学） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

AI总结 本文综述了基于大语言模型的对话用户模拟最新进展，提出新的分类体系，分析核心技术和评估方法，旨在推动未来研究。

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Sharp Capacity Scaling of Spectral Optimizers in Learning Associative Memory

谱优化器在关联记忆学习中的容量扩展分析

Juno Kim, Eshaan Nichani, Denny Wu, Alberto Bietti, Jason D. Lee

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； New York University（纽约大学） ； Flatiron Institute（Flatiron研究所） 纠错

AI总结 本文研究了谱优化器在关联记忆问题中的性能，发现Muon的存储容量显著超过SGD，且在仅使用一阶信息时可与牛顿法匹配。通过实验验证了预测的扩展规律，为更实际的语言建模任务提供了理论基础。

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