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

Drift Happens: An Empirical Study of Neural Architecture Robustness to Temporal Distribution Shift

漂移会发生：对神经架构对时间分布变化的鲁棒性的实证研究

Robin Holzinger, Riccardo Colletti

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系） 纠错

AI总结 研究现实世界数据分布随时间演变带来的时间分布变化对机器学习系统可靠性的影响，通过统一评估框架比较不同模型家族的时间鲁棒性，发现架构归纳偏差塑造时间鲁棒性，为现实系统选架构提供指导。

Comments 33 pages, 28 figures. Extended version of the QCDS 2026 proceedings paper; proceedings version to appear in Springer LNCS. Interactive website: https://drift-happens.org/

FourTune: Towards Fully 4-Bit Efficient Post-Training for Diffusion Models

FourTune：迈向扩散模型的全4位高效训练后优化

Bowen Xue, Zihan Min, Xingyang Li, Zhekai Zhang, Haocheng Xi, Lvmin Zhang, Maneesh Agrawala, Jun-Yan Zhu, Song Han, Yujun Lin, Muyang Li

机构 * Nunchux AI ； MIT（麻省理工学院） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 针对大型扩散模型训练后优化的挑战，提出FourTune框架，基于端到端W4A4G4范式，引入三分支混合管道、硬件高效量化等，在多任务中质量与全精度微调相当，在特定数据集上降低内存开销、提高训练吞吐量。

The Jagged Global Economy: Frontier AI Unevenly Exposes National Economies

参差不齐的全球经济：前沿人工智能对各国经济的不均衡影响

Arul Murugan, Tomás Aguirre, Abhishek Nagaraj, Rishi Bommasani

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； University of São Paulo（圣保罗大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究前沿人工智能对各国经济的影响，引入国家人工智能暴露度量指标，结合职业暴露分数与就业数据，发现高收入国家暴露程度高、存在性别差距，有间接暴露新机制，指出针对欧美劳动力市场的政策无法推广。

Comments Website (including code and data): https://jagged-global-economy.github.io/

LLM-as-a-Verifier: A General-Purpose Verification Framework

LLM-as-a-Verifier：一种通用验证框架

Jacky Kwok, Shulu Li, Pranav Atreya, Yuejiang Liu, Yixing Jiang, Chelsea Finn, Marco Pavone, Ion Stoica, Azalia Mirhoseini

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

AI总结 该工作将验证确定方案正确性的能力作为大模型新扩展轴，提出无需额外训练的通用LLM验证框架，生成连续评分，在多基准上取得SOTA性能，还可用于强化学习等场景。

Comments Code: https://github.com/llm-as-a-verifier/llm-as-a-verifier Website: https://llm-as-a-verifier.com

Doing What They Say, Not What They Reason: Locating the Faithfulness Gap in LLM Agents

做他们所说的，而不是他们所推理的：定位LLM智能体中的忠实性差距

Yufeng Wang

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

AI总结 通过将忠实性差距分解为推理-结论和结论-行动两个步骤，在可控的德克萨斯扑克模拟器中研究LLM智能体是否按照其陈述的推理行动。

Comments submitted to COLM social simulation with LLM workshop

Filtering Memorization from Parameter-Space in Diffusion Models

从参数空间过滤记忆化在扩散模型中

Yu Zhe, Yang Jiayan, Wei Junhao, Yu-Lin Tsai, Wang Chen

机构 * RIKEN AIP（理化学研究所Advanced Institute for Peripheral Research） ； Science of Tokyo（东京科学大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出BAF框架，通过分解LoRA更新并测量其与预训练骨干的主子空间对齐度，实现训练后记忆抑制，减少生成内容中的版权或敏感内容复现。