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

Evaluating RL Explainability Methods by How Much They Help Fix Bugs in Agents

通过可解释强化学习（XRL）方法对修复智能体Bug的帮助程度来评估XRL方法

Ram Rachum, Yotam Amitai, Bálint Gyevnár, Reuth Mirsky, Cameron Allen

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Tufts University（塔夫茨大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出EvalXRL基准，通过大型语言模型编码智能体结合XRL方法诊断修复RL智能体故障的效果，实现对多种XRL方法的首次闭环直接对比评估。

An Investigation of Translationese in the Generations of Multilingual Large Language Models

多语言大语言模型生成文本中的翻译腔研究

Maria Valentini, Téa Wright, Julisa Granados, Eliana Colunga, Katharina von der Wense

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Johannes Gutenberg University Mainz（美因茨约翰内斯·古腾堡大学） 纠错

AI总结 本文探究多语言大语言模型生成文本是否存在翻译腔，对比直接翻译的翻译腔差异，通过多种方法评估MLLM生成文本的翻译腔特征。

Comments Accepted to COLM 2026

Exact Reformulation and Optimization for Direct Metric Optimization in Binary Imbalanced Classification

二元不平衡分类中直接度量优化的精确重构与优化

Le Peng, Yash Travadi, Chuan He, Ying Cui, Ju Sun

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Minnesota, USA（明尼苏达大学计算机科学与工程系） ； School of Statistics, University of Minnesota, USA（明尼苏达大学统计学系） ； Department of Industrial Engineering and Operations Research, University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校工业工程与运筹学系） 纠错

AI总结 本文针对二元不平衡分类的三类直接度量优化问题，首次提出精确约束重构方法，结合精确罚函数法求解，在基准数据集上优于现有最优方法，其框架可扩展至更多相关问题。