University of Southern California（南加州大学）

NanoZK: Privacy-Preserving Verifiable Inference for Large Language Models via Layerwise Zero-Knowledge Proofs

NANOZK：用于可验证大语言模型推理的分层零知识证明

Zhaohui Wang

机构 * USC Viterbi School of Engineering（USC维特里维学院工程学院） 纠错

AI总结 NANOZK通过分层零知识证明验证大语言模型推理，采用分层证明框架实现常数大小证明，提升可扩展性与并行证明效率，同时保持形式正确性。

Comments Extended version. The first 12 pages correspond to the ICICS 2026 (Springer LNCS) camera-ready paper. This version supersedes the earlier ICLR 2026 VeriFAI Workshop preprint and adds full security proofs, Halo2 circuit details, lookup-table derivations, extended experiments, verifier-cost analysis, GPU scaling, reproducibility instructions, and appendices omitted from the proceedings

ICLR: In-Context Imitation Learning with Visual Reasoning

ICLR: 基于视觉推理的上下文模仿学习

Toan Nguyen, Weiduo Yuan, Songlin Wei, Hui Li, Daniel Seita, Yue Wang

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Autodesk Research（Autodesk研究） 纠错

AI总结 ICLR通过结合视觉推理与上下文模仿学习，提升机器人在复杂任务中的适应性和泛化能力。

Comments Accepted to IROS 2026. Project website: https://toannguyen1904.github.io/ICLR

Unsupervised Discovery of Failure Taxonomies from Deployment Logs

无监督发现部署日志中的故障分类

Aryaman Gupta, Yusuf Umut Ciftci, Somil Bansal

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 本文提出无监督发现部署日志中的故障分类方法，通过视觉-语言推理和语义聚类，提升机器人系统鲁棒性和故障监控能力。

Self-Explaining Hate Speech Detection with Moral Rationales

基于道德依据的自解释仇恨言论检测

Francielle Vargas, Jackson Trager, Diego Alves, Surendrabikram Thapa, Matteo Guida, Berk Atil, Daryna Dementieva, Andrew Smart, Ameeta Agrawal

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Saarland University（萨尔兰大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Google Research（谷歌研究） ； Portland State University（波特兰州立大学） 纠错

AI总结 研究针对现有仇恨言论检测模型的不足，提出SMRA框架，将道德依据监督融入训练目标，引入新数据集。该框架在检测任务中提升性能，增强解释，且公平性稳定。

Comments This paper was published at Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026 (https://aclanthology.org/2026.findings-acl.1704/)

Prismatic Synthesis: Gradient-based Data Diversification Boosts Generalization in LLM Reasoning

棱柱形合成：基于梯度的数据多样化提升语言模型推理中的泛化能力

Jaehun Jung, Seungju Han, Ximing Lu, Skyler Hallinan, David Acuna, Shrimai Prabhumoye, Mostafa Patwary, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Yejin Choi

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究部） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 研究语言模型训练数据多样性对泛化的作用，提出基于梯度熵的G - Vendi指标，进而构建棱柱形合成框架生成多样合成数据，有效提升模型性能，在多个基准测试中表现优于依赖更大数据生成器的模型。