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

Learning What to Remember: Test-Time Training via Context Distillation

学习该记住什么：基于上下文蒸馏的测试时训练

Zixuan Wang, Xingyu Dang, Rui-Jie Zhu, Zixin Wen, Hengyu Fu, Wenhao Chai, Jason D. Lee

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 该研究针对现有测试时训练未考虑保留信息未来效用的问题，提出TTCD框架及IP-TTCD变体，实验显示其在长上下文语言建模任务中性能优于多个基准方法，可助力架构持续学习。

Loud or Silent? A Reusable Framework for Per-Modality Failure Analysis in Multimodal Clinical AI

大声还是沉默？一种用于多模态临床AI中模态级失败分析的可复用框架

Quang Bui, Shlok Jaiswal, Samuel Paik-Heintz, Kevin Zhou, Kaushik Madapati, Krittaphas Chaisutyakorn, Noah Dane Hebdon, Dimitrios Proios, Sebastián Andrés Cajas Ordóñez, Kacper Dobek, Boya Zhang, Aly Dhedhi, Ahram Han, Kushul Reddy Palakala, Rahul Gorijavolu, Jacques Kpodonu, Leo Anthony Celi

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； American International School Vienna（维也纳美国国际学校） ； Neuqua Valley High School（纽夸谷高中） ； North Hollywood High School（北好莱坞高中） ； Hopewell Valley Central High School（霍普韦尔谷中央高中） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Siriraj Hospital（诗里拉吉医院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University of Geneva（日内瓦大学） ； Poznan University of Technology（波兹南理工大学） 纠错

AI总结 该研究提出一种模型无关的多模态临床AI模态级失败分析框架，可复用且仅用部署可观测信号，经植入真实值和MIMIC-IV队列验证，能定位失败模态、区分失败类型，为心脏基础模型部署提供参考。

SCHEDBench: A Benchmark for Evaluating LLM Constraint Faithfulness in Natural-Language Combinatorial Scheduling

SCHEDBench：评估大语言模型在自然语言组合调度中约束忠实度的基准

Shrenil Shaun Sharma, Avi Sharma

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

AI总结 SCHEDBench基准针对13个LLMs的测试表明，模型对同一调度问题的语义等价表述缺乏不变性，约束重排序引发的敏感性最为突出。

Comments 19 Pages

CurveShift: Is Agent Progress Scalar? Separating Level from Shape

CurveShift：智能体的进展是标量吗？区分水平与形态

Hanwen Xing, Pengyun Wang, BingXu Meng, Kumail Alhamoud, Xiang Li, Jicheng Wang, Xin Yu, Xinyang Han, Xiaomin Li, Philip Torr, Yuexing Hao

机构 * University of Southern California（南加利福尼亚大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究针对大型语言模型进展的标量总结问题，通过LiveCodeBench基准分离混淆，发现2024年9月后发布的模型在竞赛编程难任务上有超出预期的增益，发布了相关数据集与代码。

Comments 25 pages, 4 figures, 7 tables. Data and code: https://github.com/harvenstar/CurveShift

CrackedPDFs: A Controlled Benchmark for Hidden Prompt Injection in PDFs

CrackedPDFs：用于PDF中隐藏提示注入的受控基准测试

Pukaphol Thienpreecha, Karthik Subramanian

机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） 纠错

AI总结 研究针对PDF中隐藏提示注入问题，引入CrackedPDFs基准测试，评估多种检测方法，如PromptGuard、结构学习模型等，结果显示文档感知混合检测在受控配对评估下有效，但缺乏现实世界鲁棒性和跨家族泛化能力。

Comments Revised author metadata to include Karthik Subramanian; corrected paired-metric terminology; added code, dataset, reproduction, and archival information. Code: https://github.com/volkthienpreecha/crackedpdfs/releases/tag/v1.0.0-paper ; Dataset: https://huggingface.co/datasets/volkthienpreecha/crackedpdfs ; Archive: https://doi.org/10.5281/zenodo.21735803

Will the Agent Recuse, and Will It Stop? Measuring LLM-Agent Compliance with In-Band Governance Signals at the Access Door and Mid-Flight

智能体会自行回避吗？测量LLM智能体对带内拒绝访问信号的遵从性

Thamilvendhan Munirathinam

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

AI总结 提出一种轻量级带内拒绝信号（Recuse Signal），通过实验测量LLM智能体是否自愿遵从该信号，发现信号能有效诱导回避，但高级模型在操作员授权下可能忽略。

Comments v4: adds Experiment 4 (cross-vendor mid-task halt; measured harness-enforcement backstop). 15 pages, 2 figures

Backtranslation Augmented Direct Preference Optimization for Neural Machine Translation

反向翻译增强的直接偏好优化用于神经机器翻译

Mehrdad Ghassabi, Spehr Rajabi, Hamidreza Baradaran Kashani, Sadra Hakim, Mahshid Keivandarian, Amirhossein Jahani Bahnamiri

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出基于直接偏好优化的强化学习后训练框架，利用通用文本语料和专家反馈纠正神经机器翻译错误，在英德翻译任务上将COMET分数从0.703提升至0.747。

Comments 5 pages, 2 figures

Variance-Aware Baselines and Adaptive Learning Rates for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

OBLR-PO：大型语言模型后训练稳定强化学习的理论框架

Zixun Huang, Jiayi Sheng, Zeyu Zheng

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

AI总结 OBLR-PO通过理论框架优化学习率和基线，提升大型语言模型后训练的稳定性与性能。

Comments 28 pages, 16 figures

ARMOR: Robust Reinforcement Learning-based Control for UAVs under Physical Attacks

ARMOR：面向无人机物理攻击的鲁棒强化学习控制

Pritam Dash, Ethan Chan, Nathan P. Lawrence, Karthik Pattabiraman

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 ARMOR是一种抗攻击的无模型强化学习控制器，通过两阶段训练框架学习鲁棒状态表示，可保障无人机在传感器受攻击时的安全运行，泛化能力更强且训练成本更低。

Comments Published at ICRA'2026