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

Inform, Coach, Relate, Listen: Auditing LLM Caregiving Support Roles

告知、指导、共情、倾听：审计LLM护理支持角色

Drishti Goel, Agam Goyal, Veda Duddu, Olivia Pal, Jeongah Lee, Qiuyue Joy Zhong, Violeta J. Rodriguez, Daniel S. Brown, Dong Whi Yoo, Ravi Karkar, Koustuv Saha

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； OSF HealthCare（OSF医疗集团） ； Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） 纠错

AI总结 本研究通过操作化四种社会支持角色（告知、指导、共情、倾听），评估大型语言模型在非正式护理对话中的安全概况，发现支持角色系统性地影响交互风险，且存在感知质量-安全性权衡。

LUQ: Layerwise Ultra-Low Bit Quantization for Multimodal Large Language Models

LUQ: 多模态大语言模型的逐层超低位量化

Shubhang Bhatnagar, Andy Xu, Kar-Han Tan, Narendra Ahuja

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； HP Inc.（惠普公司） 纠错

AI总结 提出LUQ方法，通过逐层输出激活熵衡量功能复杂度，对简单层应用超低位量化，结合多模态校准，在LLaVA-1.5和Qwen-2.5-VL上实现低于4-bit量化，内存减少40%和31%，MME性能下降<10%。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (2026)

The Alignment Veto: How Safety Training Suppresses Cultural Knowledge in LLMs

对齐否决：安全训练如何压制LLM中的文化知识

Pardis Sadat Zahraei, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tür, Ehsaneddin Asgari

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·卡伊夫大学） 纠错

AI总结 研究对齐训练与语言模型编码的文化价值观冲突时的内部机制，发现模型内部logit分布仍反映人类调查数据，但输出被压制，称为“对齐否决”，并区分了压制失败与表征偏差失败，揭示了安全税在国家间的不平等。

Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation

衡量AI辅助内容生成中的人类贡献

Yueqi Xie, Tao Qi, Jingwei Yi, Xiyuan Yang, Ryan Whalen, Junming Huang, Qian Ding, Yu Xie, Xing Xie, Fangzhao Wu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对AI辅助内容生成中人类贡献度难以量化的问题，提出基于信息论的框架，通过互信息与自信息之比计算人类信息贡献比例，实验证明能有效区分不同创意领域的人类贡献程度。