University of Southern California（南加州大学）

What do Language Models Learn and When? The Implicit Curriculum Hypothesis

语言模型学习了什么以及何时？隐式课程假说

Emmy Liu, Kaiser Sun, Millicent Li, Isabelle Lee, Lindia Tjuatja, Jen-tse Huang, Graham Neubig

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； Department of Computer Science, Data Science and AI Institute, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学计算机科学系、数据科学与人工智能研究所） ； Khoury College of Computer Science, Northeastern University（东北大学Khoury计算机科学学院） ； Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学计算机科学系） 纠错

AI总结 研究通过设计简单可组合任务，发现模型技能以可组合顺序出现，且在不同模型间一致，表明预训练过程具有结构性。

Towards Rapid Constitutive Model Discovery from Multi-Modal Data: Physics Augmented Finite Element Model Updating (paFEMU)

面向多模态数据的快速本构模型发现：物理增强有限元模型更新（paFEMU）

Jingye Tan, Govinda Anantha Padmanabha, Steven J. Yang, Nikolaos Bouklas

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； Pasteur Labs 纠错

AI总结 本文提出paFEMU方法，结合AI本构建模、稀疏化可解释模型发现和基于有限元的伴随优化，利用多模态数据实现快速本构模型发现。

An Analysis of Artificial Intelligence Adoption in NIH-Funded Research

NIH资助研究中人工智能采纳的分析

Navapat Nananukul, Mayank Kejriwal

机构 * Information Sciences Institute, University of Southern California（南加州大学信息科学研究所） 纠错

AI总结 本文分析了NIH资助研究中AI的采纳情况，提出了一种人机协同的方法来大规模分类和总结研究描述，发现AI在NIH portfolio中占比15.9%，存在研究到应用的差距，且健康不平等研究严重不足。

Justified or Just Convincing? Error Verifiability as a Dimension of LLM Quality

合理还是有说服力？错误可验证性作为LLM质量的一个维度

Xiaoyuan Zhu, Kimberly Le Truong, Riccardo Fogliato, Gokul Swamy, Weijian Zhang, Minglai Yang, Longtian Ye, Bangya Liu, Minghao Liu, Andrew Ilyas, Steven Wu

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft Core AI（微软核心人工智能） 纠错

AI总结 本文提出错误可验证性作为LLM质量的新维度，通过实验发现传统方法无法提升该维度，引入两种方法提升可验证性。

BenchBrowser: Retrieving Evidence for Evaluating Benchmark Validity

BenchBrowser：用于评估基准有效性证据的检索

Harshita Diddee, Gregory Yauney, Swabha Swayamdipta, Daphne Ippolito

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； Thomas Lord Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学托马斯·洛德计算机科学系） 纠错

AI总结 BenchBrowser通过检索20个基准测试集中的相关评估项目，帮助评估者诊断基准测试在内容有效性与收敛有效性上的不足，从而弥补实践者意图与实际测试内容之间的差距。

Auditing Black-Box LLM APIs with a Rank-Based Uniformity Test

对黑盒LLM API进行基于排名的均匀性测试

Xiaoyuan Zhu, Yaowen Ye, Tianyi Qiu, Hanlin Zhu, Sijun Tan, Ajraf Mannan, Jonathan Michala, Raluca Ada Popa, Willie Neiswanger

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于排名的均匀性测试方法，用于验证黑盒LLM与本地部署的模型行为一致性，有效检测API提供者可能的模型替换或篡改行为，具有高准确性和低查询成本。

Iterative Formalization and Planning in Partially Observable Environments

迭代形式化与在部分可观测环境中的规划

Liancheng Gong, Wang Zhu, Jesse Thomason, Li Zhang

机构 * Drexel University（德雷塞尔大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 本文提出PDDLego框架，通过将环境和目标分解为完全可观测的片段，实现迭代形式化、规划、扩展和优化，提升在部分可观测环境中的规划成功率和鲁棒性。

Comments In Findings of ACL 2026

A Unified Framework for Evaluating and Enhancing the Transparency of Explainable AI Methods via Perturbation-Gradient Consensus Attribution

基于扰动-梯度共识归因的可解释人工智能方法评估与增强统一框架

Md. Ariful Islam, Md Abrar Jahin, M. F. Mridha, Nilanjan Dey

机构 * Department of Computer Science, American International University-Bangladesh（美国国际大学-孟加拉国计算机科学系） ； Thomas Lord Department of Computer Science, Viterbi School of Engineering, University of Southern California（南加州大学维特比工程学院托马斯·洛德计算机科学系） ； Department of Computer Science and Engineering, Techno International New Town（Techno International New Town计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 本文提出多标准评估框架和PGCA方法，通过整合领域优先级动态评分方案，提升XAI在保真度、可解释性、鲁棒性、公平性和完整性方面的性能，实验显示在五个领域均取得显著优势。