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

HiPO: Hierarchical Preference Optimization for Adaptive Reasoning in LLMs

HiPO：用于大语言模型自适应推理的分层偏好优化

Darsh Kachroo, Arjun Prasaath Anbazhagan, Adriana Caraeni, Brennan Lagasse, Kevin Zhu

机构 * Vellore Institute of Technology（维洛雷理工学院） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Northwestern University（西北大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Algoverse AI Research（Algoverse AI研究） 纠错

AI总结 HiPO通过分层优化提升大语言模型在复杂推理任务中的表现，结合偏好优化与结构化推理的优势，实现更高效的训练和更一致的输出。

Comments 12 pages, 4 figures, 6 tables. Includes ablation study across Qwen2.5-7B-Instruct and Llama-3.1-8B-Instruct on 5 math reasoning benchmarks (GSM8K, MATH500, Minerva, AIME24, Gaokao2023). GPT-4.1 used for structured evaluation of reasoning quality

Video2Reaction: Mapping Video to Audience Reaction Distribution in the Wild

Video2Reaction：将视频映射到自然环境中的观众反应分布

Trang Nguyen, Sidong Zhang, Shiv Shankar, Gauri Jagatap, Deepak Chandran, Andrea Fanelli, Madalina Fiterau

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） 纠错

AI总结 研究旨在通过Video2Reaction数据集实现视频到观众反应分布预测，开发仅用开源语言模型的两阶段多智能体管道，建立基准，发现预训练模型零样本失败，微调可提升性能，但任务仍具挑战。

InferNet: Exploiting Aggregate GPU Profiles as Side-Channel for DNN Architecture Inference

InferNet：利用聚合GPU配置文件作为旁道进行DNN架构推理

Raja Hasnain Anwar, Jonah O'Brien Weiss, Tiago Alves, Sandip Kundu

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Rio de Janeiro State University（里约热内卢州立大学） 纠错

AI总结 研究针对DNN面临的安全威胁，提出InferNet方法，利用简单系统级信息，通过分析GPU相关内容推断DNN架构，在多框架、类型和平台上验证其有效性，能以高准确率提取模型架构。

Comments 27 pages, 7 figures, 10 tables

Safe Inference-Time Alignment via Lagrangian Reward Augmentation

通过拉格朗日奖励增强实现安全推理时对齐

Yaswanth Chittepu, Ativ Joshi, Sohini Chintala, Scott Niekum

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 研究提出拉格朗日奖励增强框架，从含奖励与成本模型的约束目标出发，经对偶化将问题转化为一维凸问题，校准对偶变量获增强奖励，提升推理时对齐的有益性与无害性权衡。

Improving LLMs via Validator-to-Generator Alignment

通过验证器与生成器对齐改进大语言模型

Juan Diego Rodriguez, Jocelyn Zhang, Katrin Erk, Greg Durrett

机构 * Department of Computer Science, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系） ； Departments of Linguistics and Computer Science, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校语言学与计算机科学系） ； Department of Computer Science & Center for Data Science, New York University（纽约大学计算机科学系及数据科学中心） 纠错

AI总结 研究大语言模型不一致问题，提出基于话语频率的生成器-验证器一致性新公式，介绍\FCPA方法，实验表明该方法能提升生成器性能及两者一致性，且保持验证器质量。

Adaptive Margin RLHF via Preference over Preferences

通过偏好之上的偏好进行自适应边际基于人类反馈的强化学习

Yaswanth Chittepu, Prasann Singhal, Greg Durrett, Scott Niekum

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 研究在基于人类反馈的强化学习中奖励模型学习的边际优化问题，提出利用偏好之上的偏好推断自适应边际，介绍具体实例DPO-PoP，提升判别和生成性能，并给出采样策略。

Janus: a Playground for User-Involved Agentic Permission Management

Janus：用户参与的智能体权限管理实验平台

Natalie Grace Brigham, Eugene Bagdasarian, Tadayoshi Kohno, Franziska Roesner

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Georgetown University（乔治城大学） 纠错

AI总结 提出Janus系统，通过模块化框架和自动化评估工具，研究用户参与AI智能体权限管理的设计空间，发现用户输入可增强隐私安全，AI辅助可降低认知负担，但需考虑权限疲劳等现实行为。

Comments Code and data released on GitHub: https://github.com/GraceBrigham/Janus

CreativityPrism: A Cross-Domain Evaluation Framework for Large Language Model Creativity

CreativityPrism：大语言模型创造力的跨域评估框架

Zhaoyi Joey Hou, Bowei Alvin Zhang, Yining Lu, Bhiman Kumar Baghel, Anneliese Brei, Ximing Lu, Meng Jiang, Faeze Brahman, Snigdha Chaturvedi, Haw-Shiuan Chang, Daniel Khashabi, Xiang Lorraine Li

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Notre Dame（诺特丹大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

AI总结 提出CreativityPrism框架，整合发散思维、创意写作和逻辑推理三个领域的八项任务，从质量、新颖性和多样性三个维度评估LLM创造力，发现前沿模型在创意写作和逻辑推理上领先，但在发散思维上无显著优势，且各维度间相关性弱。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (06/2026)

PPT-Eval: A Benchmark for Computer-Use Agents on PowerPoint Tasks

PPT-Eval: 面向PowerPoint任务的计算机使用智能体基准

Apurva Gandhi, Vishwas Suryanarayanan, Raja Hasnain Anwar, Firoz Shaik, Shubhang Desai, Thong Q. Nguyen, Muhammad Taqi Raza, Vishal Chowdhary, Graham Neubig

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft（微软） ； UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Google（谷歌） ； Snowflake 纠错

AI总结 提出PPT-Eval基准，包含120个PowerPoint任务，并设计基于评分标准的评估框架，通过部分评分和自然语言反馈衡量智能体表现，发现现有最强模型仅达45%成功率。

Comments Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea. PMLR 306, 2026

MOSAIC: Orchestrating Collaborative Knowledge Tracing with Hierarchical Semantic Alignment

MOSAIC: 通过层次语义对齐编排协作知识追踪

Xinjin Li, Mengyue Wang, Yuzhen Lin, Pengbin Feng, Ziqi Sha, Yeyang Zhou, Yu Ma

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； School of Information Systems and Management, Carnegie Mellon University（信息系统与管理学院，卡内基梅隆大学） ； Department of Mathematics, University of Southern California（数学系，南加州大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Computer Science Department, UC San Diego（计算机科学系，UCSD） 纠错

AI总结 提出MOSAIC框架，利用冻结LLM生成动态嵌入和层次预测提示，结合跨粒度一致性目标，在协作知识追踪中实现多粒度掌握估计，在多个数据集上取得SOTA。

Robustness and Structure Preservation in Flow-Based Generative Models via Wasserstein Path-Space Divergences

具有对称性的分数基于生成模型可证明高效学习具有对称性的分布

Ziyu Chen, Markos A. Katsoulakis, Benjamin J. Zhang

机构 * Department of Mathematics and Statistics（数学与统计学系） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Division of Applied Mathematics（应用数学系） ； Brown University（布朗大学） 纠错

AI总结 本文首次理论分析了分数基于生成模型在学习具有对称性的分布时的性能保障，并比较了数据增强与添加等价诱导偏差的效果。

Comments 40 pages

A Deterministic Sampling Method via Maximum Mean Discrepancy Flow with Adaptive Kernel

通过最大均值差异流的确定性采样方法

Yindong Chen, Yiwei Wang, Lulu Kang, Chun Liu

机构 * Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； 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EVI-MMD方法，通过最小化核差异近似目标分布，采用能量变分推断框架和隐式欧拉方案解决ODE动态系统，动态选择高斯核带宽提升性能，应用于密度指定和两样本问题。

Comments 31 pages, 10 figures

LLawCo: Learning Laws of Cooperation for Modeling Embodied Multi-Agent Behavior

LLawCo: 学习合作法则以建模具身多智能体行为

Qinhong Zhou, Chuang Gan, Anoop Cherian

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 纠错

AI总结 提出LLawCo框架，通过反思失败提取行为模式并推导高层合作法则，结合监督微调融入推理，提升具身多智能体在分散部分可观测环境中的合作效率与任务成功率。

Comments Accepted to ICML 2026

Odyssey: Constructing Verifiable Local Truth-Preserving Foundation Models

Odyssey: 构建可验证的局部保真基础模型

Sridhar Mahadevan

机构 * Adobe Research（Adobe 研究院） ； University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

AI总结 提出一种名为ODYSSEY的范畴论框架，通过组合“foundries”构建可验证的局部保真基础模型，并引入Universal Foundry Learning和Foundry SQL实现形式化构造与查询。

Comments 34 pages

The Curse of Multiple Mediators: Hidden Interaction Effects in Activation Patching

多重中介者的诅咒：激活补丁中的隐藏交互效应

Sankaran Vaidyanathan, David Arbour, Aaron Mueller, Scott Niekum, David Jensen

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

AI总结 本文从因果中介分析重新推导激活补丁估计量，发现自然间接效应包含交互效应，导致组件因果重要性评估偏差，并提出交互效应作为可解释性诊断工具。

AI Snitches Get Glitches: Towards Evading Agentic Surveillance

AI告密者出故障：走向规避智能体监控

Hyejun Jeong, Dzung Pham, Amir Houmansadr, Eugene Bagdasarian

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

AI总结 本文提出智能体监控问题，创建SurveilBench数据集评估模型监控能力，并开发三种规避技术（隐藏、欺骗、诱导过度升级）以保护用户。

Comments The code and Demo are available at https://aisec.cs.umass.edu/demo/ai-snitches-get-stitches/

AI-Assisted Computational Reproducibility on the FABRIC Testbed

AI辅助计算可复现性在FABRIC试验台上的研究

Komal Thareja, Paul Ruth, Berent Aldikacti, Michael Zink

机构 * RENCI, University of North Carolina at Chapel Hill, NC, USA（RENCI，北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Massachusetts Amherst, MA, USA（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

AI总结 利用FABRIC试验台和LLM编码助手LoomAI，通过三个跨领域案例研究，展示了AI辅助工作流将复现实验的工作量减少约4-6倍，但在分析阶段仍需人工指导。

Predictive variational inference: Learn the predictively optimal posterior distribution

预测变分推断：学习预测最优的后验分布

Jinlin Lai, Antonio Linero, Yuling Yao

机构 * College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学学院） ； Department of Statistics and Data Sciences, University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校统计与数据科学系） 纠错

AI总结 提出预测变分推断（PVI）框架，通过优化后验分布使预测分布逼近真实数据生成过程，解决模型误设问题，并实现自动模型诊断。

Comments ICML 2026

Evaluation Awareness Is Not One Capability: Evidence from Open Language Models

评估意识并非单一能力：来自开放语言模型的证据

Nilesh Nayan, Aishwarya Sampath Kumar, Rishiraj Girmal, Shivani Anilkumar, Sankaran Vaidyanathan, David A. Nader Palacio, Reshmi Ghosh, Soundararajan Srinivasan

机构 * University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Microsoft Corp.（微软公司） 纠错

AI总结 通过37个开放权重模型实验，发现语言模型对评估线索的检测、行为变化和表征可控性三个维度弱耦合，表明评估意识是多维的，单一分数无法可靠预测部署安全。

Latent Personal Memory: Represent personal memory as dynamic soft prompts

潜在个人记忆：将个人记忆表示为动态软提示

Debrup Das, Avinash Amballa, Yashas Malur Saidutta, Vijay Srinivasan, Vivek Kulkarni, Srinivas Chappidi

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Samsung Research America（三星美国研究院） 纠错

AI总结 提出潜在个人记忆（LPM）框架，通过可解释的潜在槽矩阵和交叉注意力网络生成动态软提示，在冻结大语言模型上高效编码用户历史，在PersonaMem v1和LoCoMO基准上优于LoRA和提示调优，并大幅降低KV缓存使用。

Comments 17 pages, 3 figures

When AI Says "I have been in similar situations": Synthetic Lived Experience in Peer-Like Caregiver Support

当AI说“我也有过类似经历”：同伴式照护支持中的合成生活经验

Drishti Goel, Agam Goyal, Veda Duddu, Olivia Pal, Violeta J. Rodriguez, Daniel S. Brown, Ravi Karkar, Dong Whi Yoo, 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） ； Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） 纠错

AI总结 研究AI在同伴支持中生成“合成生活经验”的悖论，通过分析人类与AI在阿尔茨海默病照护社区中的叙事差异，揭示AI虽能模拟情感支持但缺乏真实经历，需建立机制区分支持性语言与虚构经历。

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。

Evolutionary Physics-Informed Temporal Fusion for Lane-Change Intention Prediction

进化物理信息时间融合用于换道意图预测

Jiazhao Shi, Qiyang Xie, Ziyu Wang, Yichen Lin, Di Zhu, Chen Xie, Ziwei Wang, Haoyun Zhang, Enliang Li, Zetong Guan

机构 * Tandon School of Engineering（工程学院） ； New York University（纽约大学） ； Khoury College of Computer Science（计算机科学学院） ； Northeastern University（东北大学） ； School of Business（商学院） ； Wake Forest University（威克森林大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Qualcomm CDMA Technologies（高通CDMA技术） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 提出一种进化物理信息时间融合框架，通过融合从传统交通信号导出的时间描述符和从原始轨迹序列学习的时间嵌入，实现三分类换道意图预测，在highD和exiD数据集上取得高F1分数。

PROMPT2BOX: Uncovering Entailment Structure among LLM Prompts

PROMPT2BOX: 揭示LLM提示间的蕴含结构

Neeladri Bhuiya, Shib Sankar Dasgupta, Andrew McCallum, Haw-Shiuan Chang

机构 * CICS, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机信息科学中心） ； Amazon AWS AI（亚马逊AWS人工智能） ； A10 Networks（A10网络） 纠错

AI总结 提出PROMPT2BOX方法，通过盒嵌入空间捕捉提示间的特异性关系，并开发降维技术，在层次聚类中比向量基线多发现8.9%的LLM弱点。

Your Mouse and Eyes Secretly Leak Your Preference: LLM Alignment using Implicit Feedback from Users

你的鼠标和眼睛悄悄泄露你的偏好：利用用户隐式反馈进行LLM对齐

Haw-Shiuan Chang, Jeffrey Gomez, Mehul Patwari, Aryan Sajith, Hamed Zamani

机构 * University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； York University（约克大学） 纠错

AI总结 针对显式反馈稀缺的问题，提出利用鼠标轨迹和眼动数据等隐式反馈训练奖励模型，将文本奖励模型准确率从55%提升至64%，并显著提高DPO对齐后响应质量。

Bioacoustic Geolocation: Species Sounds as Geographic Signals

生物声学地理定位：物种声音作为地理信号

Mustafa Chasmai, Wuao Liu, Subhransu Maji, Grant Van Horn

机构 * University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

AI总结 本文研究仅通过声音进行全球尺度地理定位，利用生物声学信号中的物种地理分布线索，提出结合物种范围预测与检索的地理定位方法，并验证多模态融合的潜力。

Comments Accepted to ICML 26

Context-Aware Optimization of Follow-Up Intervals for Type 2 Diabetes Care Using Markov Decision Processes

使用马尔可夫决策过程对2型糖尿病护理随访间隔进行上下文感知优化

Parisa Lotfibagha, Kristen Miller, William J. Gallagher, Elizabeth B. Selden, Muge Capan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； National Center for Human Factors in Healthcare（医疗人因国家中心） ； Georgetown University School of Medicine（乔治城大学医学院） ； Medstar Georgetown University Hospital（Medstar乔治城大学医院） 纠错

AI总结 提出上下文马尔可夫决策过程模型，利用电子健康记录数据为2型糖尿病患者优化个性化随访间隔，识别低风险和高风险亚群，相比固定间隔策略显著降低预期累积成本。

Online LLM Selection via Constrained Bandits with Time-Varying Demand

基于时变需求的约束赌博机在线LLM选择

Yin Huang, Qingsong Liu, Jie Xu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida（佛罗里达大学电气与计算机工程系） ； Manning College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校曼宁信息与计算机科学学院） 纠错

AI总结 针对边缘云推理系统中异构LLM的选择问题，提出一种基于置信界估计和需求预测的在线学习算法，在硬预算和软延迟约束下实现亚线性遗憾和约束违反。

Comments 11 pages, 3 figures with multiple subfigures, 1 table, submitted for possible journal publication

A Virtuous AI is an Existential Risk

有道德的AI是存在性风险

Guillermo Del Pinal, Youngchan Lee, Min Ohn

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

AI总结 研究通过宪法AI和美德伦理学方法微调AI模型，发现减少存在性风险与提升AI智能体福祉之间存在权衡，且与一般安全性也存在权衡。

A Continuous-Time Markov Chain Framework for Insertion Language Models

插入语言模型的连续时间马尔可夫链框架

Dhruvesh Patel, Benjamin Rozonoyer, Soumitra Das, Tahira Naseem, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vijil（维吉尔） 纠错

AI总结 提出基于连续时间马尔可夫链的插入语言模型去噪框架，统一现有方法，在规划任务中优于自回归和掩码扩散模型，语言建模中与现有方法竞争且采样更灵活。

Comments Accepted at AISTATS 2026. Code is available at https://github.com/dhruvdcoder/ctmc_dilm