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

Where Reasoning Diverges: Localized Multi-Agent Debate for Multi-Hop Question Answering

推理分歧之处：本地化多智能体辩论

Weijun Gao, Xiang Ding, Haoyang Liu, Tiancheng Xing

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nagoya University（名古屋大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 针对多智能体辩论冗余交换完整推理轨迹的问题，提出LMAD协议，通过定位冲突并限制辩论范围，在十个骨干模型上实现宏平均评判准确率提升7.20个百分点。

When Behavioral Safety Evaluation Fails: A Representation-Level Perspective

当行为安全评估失败时：表征层面的视角

Enyi Jiang, Anders Gjølbye, Yibo Jacky Zhang, Sanmi Koyejo

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） 纠错

AI总结 本文提出行为安全与干预鲁棒性之间的“审计差距”，通过构建解离模型和引入潜在脆弱性评分（LVS），证明行为安全指标不足以衡量表征层面的鲁棒性。

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A Deployment Audit of Release-Side Risk in Conformal Triage under Prevalence Shift

发布侧风险的符合性分诊部署审计

Chengze Li, Xiao Liu, Hanrong Zhang, Haiyang Peng, Yanghao Ruan, Huanhuan Ma, Chunyu Miao, Qichao Zhou, Xiangrong Qi, Philip Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Manteia Technologies Co., Ltd（Manteia技术有限公司） ； 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） 纠错

AI总结 本文提出了一种泄漏感知的发布侧符合性分诊审计方法，用于评估在患病率变化下，是否真正经历目标事件的患者被释放而无需审查，通过将目标主体分为三个非重叠角色来评估发布直接安全性。

Comments 20 pages, 4 figures, 5 tables

Evaluating Risks in Weak-to-Strong Alignment: A Bias-Variance Perspective

在弱到强对齐中评估风险：从偏差-方差视角出发

Hamid Osooli, Kareema Batool, Rick Gentry, Tiasa Singha Roy, Ashwin Gupta, Anirudha Ramesh

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft（微软） ； InstaDeep ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文从偏差-方差视角分析弱到强对齐的风险，通过连续置信度分数研究经验组件，发现强模型方差是欺骗的主要预测因素，表明弱强依赖性的重要性。