University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

Can We Trust Item Response Theory for AI Evaluation?

我们能信任项目反应理论进行人工智能评估吗？

Han Jiang, Sunbeom Kwon, Jinwen Luo, Ziang Xiao, Susu Zhang

机构 * Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 研究探讨项目反应理论（IRT）用于人工智能评估的可靠性，利用六个大语言模型基准模拟响应矩阵，比较四种估计工具，评估IRT在多方面的表现，发现经典估计器在大型基准中可能不可行，可扩展估计器在特定模型集下可能产生不可靠推断。

Analysis of Semi-Supervised Learning on Hypergraphs

超图上的半监督学习分析

Adrien Weihs, Andrea L. Bertozzi, Matthew Thorpe

机构 * University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Warwick（沃里克大学） 纠错

AI总结 研究超图上的半监督学习问题，提出高阶超图学习（HOHL）方法，通过分析随机几何超图上的变分问题，确定缩放机制，证明离散极小值收敛，还给出多尺度拉普拉斯替代并证明收敛，数值实验验证了高阶正则化的实用性。

Decoupled Alignment for Robust Plug-and-Play Adaptation

用于鲁棒即插即用适应的解耦对齐

Haozheng Luo, Jiahao Yu, Wenxin Zhang, Jialong Li, Chenghao Qiu, Yimin Wang, Eric Hanchen Jiang, Jerry Yao-Chieh Hu, Yan Chen, Binghui Wang, Xinyu Xing, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

AI总结 研究提出无需训练的大语言模型对齐方法，利用知识蒸馏提取对齐信号，经模型融合实现即插即用的对齐校正，采用增量调试识别关键知识组件，在有害问题数据集上显著提升防御成功率，且不损性能。

Comments Revised to correct the Acknowledgments section. Previous versions inadvertently included acknowledgments of NSF and NIH awards that did not support this work. Those funding acknowledgments have been removed. The technical content, results, and conclusions are unchanged