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

A Geometric Perspective on Stabilizing Value Conflict Resolution

稳定价值冲突解决的几何视角

Saket Reddy, Andy Liu

机构 * University of Illinois - Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型在RLHF训练中应对价值冲突的问题，核心方法是利用思维链推理，通过几何视角分析其作用，创建新的以价值冲突为重点的CoT设计，提升了道德推理性能，为改进模型处理复杂价值冲突请求的性能提供新途径。

Comments Accepted to ICML Workshop on High-Dimensional Learning Dynamics

CaT-GS: Efficient 3DGS Rendering for Large Scale Scenes via Inter-frame Caching and Tile Scheduling

CaT-GS：通过帧间缓存和瓦片调度实现大规模场景的高效3DGS渲染

Tingjia Zhang, Bo Chen, Shengzhong Liu, Fan Wu, Guihai Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 针对3DGS在大规模场景中性能下降问题，CaT-GS提出通过推测性多帧预处理、帧间缓存机制及重构光栅化任务来消除冗余与减轻负载不平衡，实验证明其显著提升渲染速度，为大规模场景高保真实时渲染建立新基准。

Comments CVPR 2026

Lookahead Branching for Neural Network Verification

神经网络验证中的前瞻分支

Liam Davis, Duo Zhou, Huan Zhang, Guy Katz, Clark Barrett, Haoze Wu

机构 * Amherst College（阿默斯特学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究神经网络验证中前瞻分支策略，提出通用集成方法，以FSB为例说明，还阐述其能生成加速验证的引理，通过在两个验证器中实例化，实现验证时间加速及解决实例数增加。

Comments Accepted to IJCAI 2026. Lookahead branching is part of the Marabou and $α$-$β$-CROWN verifiers

SlotGuard: Stop Oversharing Private Local Context in LLM Agent Transcri

SlotGuard：阻止大语言模型代理转录中过度共享私有本地上下文

Haocheng Xia, Yongjoo Park

机构 * Siebel School of Computing（计算机科学系） ； Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（数据科学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究大语言模型代理转录本隐私泄露问题，提出SlotGuard方法，通过重写结构绑定、替换机密值、链接跨轮引用等操作隐藏敏感数据，在保持代理性能的同时大幅降低凭证泄漏率。

Comments ICML 2026 AIWILD

Seeing What Is Actually There: PriVE-Bench and PriVE-Tools for Counterfactual Evaluation of Agentic Visual Evidence in VLMs

看清实际存在的东西：用于在视觉语言模型中对代理视觉证据进行反事实评估的PriVE-Bench和PriVE-Tools

Jingyu Sun, Jiachen Tu, Yuyang Xue, Yaoxin Jiang, Guoyi Xu, Zhengtao Yao, Rui Qian, Yizheng Sun, Hongpeng Zhou, Jingyuan Sun, Yan Lin

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Newcastle（纽卡斯尔大学） 纠错

AI总结 本文针对视觉语言模型常依先验而非图像回答问题的现象，引入PriVE-Bench和PriVE-Tools。通过配对图像及工具衍生证据评估模型，对比不同输入，发现视觉证据工具在特定情况有帮助，但不能解决所有模型依先验回答的问题。

TSRouter: Dynamic Modality-Model Selection for Time Series Reasoning

TSRouter：用于时间序列推理的动态模态-模型选择

Fangxu Yu, Tao Feng, Dehai Min, Lu Cheng, Ge Liu, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； MBZUAI（Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence） 纠错

AI总结 研究针对时间序列推理中不同模型能力互补及特性差异问题，提出基于图的TSRouter动态路由框架，通过构建异构图并将路由设为候选评分问题来选择最优模态-模型对，在多任务评估中性能显著提升，还具备零样本泛化等优势。

Comments Accepted to COLM 2026

SEC-bench Pro: Can Language Models Solve Long-Horizon Software Security Tasks?

SEC-bench Pro：语言模型能解决长周期软件安全任务吗？

Hwiwon Lee, Jiawei Liu, Dongjun Kim, Wubing Xia, Ziqi Zhang, Chunqiu Steven Xia, Lingming Zhang

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 提出SEC-bench Pro基准，通过三阶段流程构建包含V8和SpiderMonkey共183个已验证漏洞的测试集，评估前沿语言模型在长周期漏洞狩猎任务中的表现，发现最高成功率仅48.8%。

NIRVANA: Structured Pruning Reimagined for Large Language Model Compression

NIRVANA：为大语言模型压缩重新构想的结构化剪枝

Mengting Ai, Tianxin Wei, Sirui Chen, Jingrui He

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 研究针对大语言模型结构化剪枝中性能下降等问题，提出NIRVANA框架。通过函数空间显著性评估结构重要性，引入全局单元排序等策略，消除随机采样不稳定问题，在多架构上广泛评估，取得新的最优结果，为模型压缩提供实用方法。

Comments Accepted to COLM 2026. Camera-ready