University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

Beyond Precision: Importance-Aware Recall for Factuality Evaluation in Long-Form LLM Generation

超越精确度：面向长文本LLM生成的事实性评估中的重要性感知召回

Nazanin Jafari, James Allan, Mohit Iyyer

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

AI总结 本文提出一种综合衡量精确度与召回的框架，通过外部知识源构建参考事实，并引入基于相关性和显著性的权重方案，揭示当前LLM在长文本生成中事实性不完整的问题。

Beyond Semantic Manipulation: Token-Space Attacks on Reward Models

超越语义操控：奖励模型中的标记空间攻击

Yuheng Zhang, Mingyue Huo, Minghao Zhu, Mengxue Zhang, Nan Jiang

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Independent Researcher（独立研究员） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

AI总结 本文提出Token Mapping Perturbation Attack（TOMPA）框架，通过在标记空间中进行对抗优化，发现非语言标记模式以提升奖励模型性能，揭示了当前RLHF流程的关键漏洞。

Ambig-IaC: Multi-level Disambiguation for Interactive Cloud Infrastructure-as-Code Synthesis

Ambig-IaC：交互式云基础设施即代码合成的多级消歧

Zhenning Yang, Kaden Gruizenga, Tongyuan Miao, Patrick Tser Jern Kon, Hui Guan, Ang Chen

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

AI总结 本文提出Ambig-IaC框架，通过多级消歧方法提升IaC配置生成的准确性，针对IaC配置的不可逆性，设计了基于结构分歧的评估框架，在结构和属性评估上分别提升18.4%和25.4%。

ClinicalReTrial: Clinical Trial Redesign with Self-Evolving Agents

临床试验重设计：具有自进化代理的临床试验重设计

Sixue Xing, Kerui Wu, Xuanye Xia, Meng Jiang, Jintai Chen, Tianfan Fu

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出ClinicalReTrial系统，通过自进化代理对临床试验协议进行迭代重设计，提升成功率并降低成本。