University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Convergent Evolution: How Different Language Models Learn Similar Number Representations

趋同进化：不同语言模型如何学习相似的数字表示

Deqing Fu, Tianyi Zhou, Mikhail Belkin, Vatsal Sharan, Robin Jia

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） 纠错

AI总结 研究探讨了不同语言模型如何通过不同训练信号学习相似的数字表示，揭示了特征学习中的趋同进化现象。

Comments COLM 2026

SimulRAG: Simulator-based RAG for Grounding LLMs in Long-form Scientific QA

SimulRAG：基于模拟器的检索增强生成（RAG）框架，用于将大型语言模型（LLMs）落地到长篇科学问答任务中

Haozhou Xu, Dongxia Wu, Matteo Chinazzi, Ruijia Niu, Rose Yu, Yi-An Ma

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 针对LLMs在长篇科学问答中易幻觉的问题，本文提出SimulRAG框架，引入UE+SBA机制，发布相关基准，实验表明其信息量与事实性较基线分别提升30.4%、16.3%

Comments Haozhou Xu and Dongxia Wu are co-first authors