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

OpenRTLSet: A Fully Open-Source Dataset for Large Language Model-based Verilog Module Design

OpenRTLSet: 基于大语言模型的Verilog模块设计的完全开源数据集

Jinghua Wang, Lily Jiaxin Wan, Sanjana Pingali, Scott Smith, Manvi Jha, Shalini Sivakumar, Xing Zhao, Kaiwen Cao, Deming Chen

机构 * UIUC-ChenLab（UIUC-陈实验室） 纠错

AI总结 提出最大完全开源硬件设计数据集OpenRTLSet，包含13万+多样Verilog代码样本，结合GitHub代码、VHDL和C/C++翻译，利用DeepSeek-R1生成自然语言描述，支持多种语言模型微调，证明开源方法在硬件设计中的优越性。

Comments Accepted by ICLAD'25

Journal ref 2025 IEEE International Conference on LLM-Aided Design (ICLAD), Stanford, CA, USA, 2025, pp. 212-218

Supervised Fine-tuning with Synthetic Rationale Data Hurts Real-World Disease Prediction

使用合成理由数据进行监督微调损害真实世界疾病预测

Buxin Su, Bingxuan Li, Cheng Qian, Yiwei Wang, Jin Jin, Bingxin Zhao

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

AI总结 研究发现，在临床预测任务中，使用合成理由数据进行监督微调反而显著降低模型性能，根本原因在于叙事合理性与判别优化之间的结构性冲突。

BenSyc: Benchmarking Conversational Sycophancy and Human Alignment in LLMs for Bengali Contexts

BenSyc: 孟加拉语上下文中大语言模型对话谄媚与人类对齐的基准测试

Kazi Noshin, Sajib Acharjee Dip, Ranat Das Prangon, Fardin Hassan Tamim, Syed Ishtiaque Ahmed, Liqing Zhang, Sharifa Sultana

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） ； BRAC University（BRAC大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出BenSyc基准，基于孟加拉语社交数据构建五级标注集，评估15+模型在对话对齐分类与生成任务上的表现，发现前沿模型在区分共情与强化性认可上仍存在困难。