University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

Differentiable Conformal Training for LLM Reasoning Factuality

可微 conformal 训练用于 LLM 推理事实性

Nathan Hittesdorf, Marco Salzetta, Lu Cheng

机构 * Department of Computer Science, University of Illinois at Chicago, Chicago, United States（伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系） ； Department of Physics, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, United States（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校物理系） 纠错

AI总结 本文提出可微 conformal 训练方法，通过联合验证推理步骤中的事实性声明，提升 LLM 的事实性可靠性，实验显示在保持可靠性的同时，事实性声明保留率提升141%。

Comments Submitted ICML

SweRank: Software Issue Localization with Code Ranking

SweRank: 代码排名用于软件问题定位

Revanth Gangi Reddy, Tarun Suresh, JaeHyeok Doo, Ye Liu, Xuan Phi Nguyen, Yingbo Zhou, Semih Yavuz, Caiming Xiong, Heng Ji, Shafiq Joty

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Salesforce Research（Salesforce 研究） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） 纠错

AI总结 本文提出SweRank框架，通过高效的检索与重排序方法提升软件问题定位的准确性，实验表明其在SWE-Bench-Lite和LocBench上优于现有方法。

Comments ICLR 2026 Camera Ready Version

Fairness Testing of Large Language Models in Role-Playing

大型语言模型在角色扮演中的公平性测试

Xinyue Li, Zhenpeng Chen, Jie M. Zhang, Ying Xiao, Tianlin Li, Weisong Sun, Yang Liu, Yiling Lou, Xuanzhe Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； King's College London（伦敦国王学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文通过生成33000个角色特定问题，评估10种先进LLM在角色扮演场景中的公平性，发现107580次偏见响应，揭示角色扮演中偏见的普遍性。

Comments Accepted by ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE 2026)