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

MedGuideX: Internalizing Decision Logic from Executable Guidelines into Large Language Models for Clinical Reasoning

MedGuideX: 将可执行指南中的决策逻辑内化到大型语言模型中以进行临床推理

Yuhao Shen, Lang Cao, Simo Du, Yuqing Wang, Juexiao Zhou, Hao Peng, Yue Guo

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Albert Einstein College of Medicine（爱因斯坦医学院） 纠错

AI总结 提出一种将临床实践指南转化为可执行决策逻辑并生成事实与反事实问答数据的训练流程，通过微调医学大语言模型得到MedGuideX，在四个临床推理基准上平均准确率相对提升10.28%，且医生评估显示其推理步骤更优。

Auditing and Fixing Economic Validity in Tabular Foundation Models for Discrete Choice

审计与修复离散选择中表格基础模型的经济有效性

Yingshuo Wang, Xian Sun, Yanhang Li, Zhichao Fan, Zexin Zhuang

机构 * University of California, Berkeley, CA, USA（加州大学伯克利分校） ； Duke University, Durham, NC, USA（杜克大学） ； Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign, IL, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Southern Methodist University, Dallas, TX, USA（南方 Methodist 大学） 纠错

AI总结 提出两阶段适配器，将表格基础模型预测嵌入效用最大化框架，在保证经济一致性的同时提升选择预测精度。

Comments 5 pages, 1 table. Accepted at the FMSD Workshop, ICML 2026

Why LLMs Hallucinate on Structured Knowledge: A Mechanistic Analysis of Reasoning over Linearized Representations

为什么LLMs会在结构化知识上产生幻觉：对线性化表示推理的机制分析

Shanghao Li, Jinda Han, Yibo Wang, Yuanjie Zhu, Zihe Song, Langzhou He, Kenan Kamel A Alghythee, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文通过机制分析发现，大型语言模型在结构化知识推理中产生幻觉是由于注意力过度集中于捷径式结构线索和前馈层未能将知识语义接地，导致模型依赖参数记忆。

Comments To appear in Proceedings of ACL 2026

Sentinel: Embodied Cooperative Spatial Reasoning and Planning

Sentinel：具身协同空间推理与规划

Xiangye Lin, Hongxin Zhang, Ruxi Deng, Qinhong Zhou, Chuang Gan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出Sentinel挑战和CoSaR框架，通过自然语言通信与空间导航算法结合，解决多智能体在城市规模户外环境中的协同空间推理与规划问题。

Comments The first two authors contributed equally

Position: The Hidden Costs and Measurement Gaps of Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

立场：具有可验证奖励的强化学习的隐藏成本与测量缺口

Fang Wu, Aaron Tu, Weihao Xuan, Heli Qi, Xu Huang, Qingcheng Zeng, Shayan Talaei, Yijia Xiao, Peng Xia, Xiangru Tang, Yuchen Zhuang, Yinxi Li, Bing Hu, Hanqun Cao, Wenqi Shi, Rui Yang, Nan Liu, Huaxiu Yao, Ge Liu, Li Erran Li, Amin Saberi, Naoto Yokoya, Jure Leskovec, Yejin Choi

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（理化学研究所AIP） ； Waseda University（早稻田大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Northwestern University（西北大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； CUHK（香港中文大学） ； UT Southwestern Medical Center（西南医学中心） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon AWS AI（亚马逊AWS人工智能） 纠错

AI总结 本文指出，具有可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大语言模型性能时，常因预算不匹配、尝试膨胀和基准数据污染等混淆因素导致收益被高估，并提出了预算匹配饱和曲线、校准跟踪、法官鲁棒性测试和污染筛查等最低标准。

Learning to Predict Future-Aligned Research Proposals with Language Models

学习用语言模型预测未来对齐的研究提案

Heng Wang, Pengcheng Jiang, Jiashuo Sun, Zhiyi Shi, Haofei Yu, Jiawei Han, Heng Ji

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

AI总结 本文提出将研究提案生成重构为时间切片科学预测问题，通过未来对齐分数（FAS）评估模型能否预测截止时间后发表的论文方向，并构建时间一致数据集和推理轨迹进行训练，实验表明未来对齐微调显著提升提案质量。

GUI-Libra: Training Native GUI Agents to Reason and Act with Action-aware Supervision and Partially Verifiable RL

GUI-Libra：训练原生GUI代理进行推理与行动——基于动作感知监督和部分可验证强化学习

Rui Yang, Qianhui Wu, Zhaoyang Wang, Hanyang Chen, Ke Yang, Hao Cheng, Huaxiu Yao, Baolin Peng, Huan Zhang, Jianfeng Gao, Tong Zhang

机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Microsoft（微软） ； UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

AI总结 提出GUI-Libra训练方案，通过动作感知SFT和部分可验证RL中的KL正则化，解决GUI代理在长程导航任务中推理与定位冲突及部分可验证性问题，显著提升步骤准确率和任务完成率。

Comments 57 pages, 17 figures

Probing the Knowledge Boundary: An Interactive Agentic Framework for Deep Knowledge Extraction

探测知识边界：一种用于深度知识提取的交互式智能体框架

Yuheng Yang, Siqi Zhu, Tao Feng, Ge Liu, Jiaxuan You

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Westlake University（西交利物浦大学） 纠错

AI总结 提出一种交互式智能体框架，通过四种自适应探索策略和三级知识处理流水线，系统性地提取和量化大语言模型的知识，发现递归分类法最有效，并揭示了知识缩放定律、Pass@1与Pass@k的权衡以及训练数据对知识轮廓的影响。

Comments Homepage: https://ulab-uiuc.github.io/KnowledgeExtraction/