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

Robust Biomedical Publication Type and Study Design Classification with Knowledge-Guided Perturbations

基于知识引导扰动的鲁棒生物医学出版物类型与研究设计分类

Shufan Ming, Joe D. Menke, Neil R. Smalheiser, Halil Kilicoglu

机构 * School of Information Sciences（信息科学学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Psychiatry（精神病学系） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 本文提出基于受控语义扰动的评估框架，通过实体遮蔽和领域对抗训练提升生物医学出版物类型分类的鲁棒性，发现通过抑制非任务定义特征可缓解鲁棒性与领域准确性之间的权衡。

Comments Accepted by IEEE ICHI 2026

Condition-Gated Reasoning for Context-Dependent Biomedical Question Answering

基于条件的推理用于依赖上下文的生物医学问答

Jash Rajesh Parekh, Wonbin Kweon, Joey Chan, Rezarta Islamaj, Robert Leaman, Pengcheng Jiang, Chih-Hsuan Wei, Zhizheng Wang, Zhiyong Lu, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； National Institutes of Health（美国国立卫生研究院） 纠错

AI总结 本文提出CondMedQA基准和Condition-Gated Reasoning框架，通过构建条件感知知识图谱，提升生物医学问答中条件依赖的推理能力。

TAO: Tolerance-Aware Optimistic Verification for Floating-Point Neural Networks

TAO：面向浮点神经网络的容忍感知乐观验证

Jianzhu Yao, Hongxu Su, Taobo Liao, Zerui Cheng, Huan Zhang, Xuechao Wang, Pramod Viswanath

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； 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TAO协议，通过算子级容忍区域和Merkle锚定的争议游戏，在不依赖可信硬件或确定性内核的情况下验证浮点神经网络输出，开销仅0.3%。

Comments 18 pages, 8 figures

Journal ref Proceedings of the 21st European Conference on Computer Systems, (2026) 1515-1532

Knowing How to Edit: Reliable Evaluation Signals for Diagnosing and Optimizing Prompts at Query Level

一种统一评估指导的查询相关提示优化框架

Ke Chen, Yifeng Wang, Hassan Almosapeeh, Haohan Wang

机构 * School of Information Sciences, University of Illinois Urbana-Champaign（信息科学学院，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； College of Engineering, Carnegie Mellon University（工程学院，卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出一个基于性能导向的提示评估框架，并开发一个无需执行的评估器来预测多维质量分数，进而指导一个度量感知优化器以可解释的查询相关方式重写提示，在多个数据集和骨干模型上优于现有方法。

Breaking the Curse of Knowledge: Designing Personalized Jargon Support for Real-Time Online Meetings

打破知识的诅咒：为实时在线会议设计个性化术语支持

Yifan Song, Yijun Liu, Wing Yee Au, Hon Yung Wong, Brian P. Bailey, Tal August

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Fujitsu Research of America（富士通美国研究） 纠错

AI总结 提出ParseJargon系统，利用用户画像和会话内反馈实现个性化术语识别，提升在线会议中跨学科听众的理解和参与度。

Comments Portions of this work appeared in CHI '26 Extended Abstracts ("Breaking the Curse of Knowledge: Toward Personalized Jargon Support in Online Meetings") and ACL '26 System Demonstrations ("ParseJargon: Personalized Real-time Jargon Support in Online Meetings")