University of Washington（华盛顿大学）

Illusions of the Gold Standard: A Large-scale Analysis of Human Evaluation Protocols for Long-form Text Generation

黄金标准的幻觉：长文本生成中人类评估协议的大规模分析

Katelyn Xiaoying Mei, Yi-Li Hsu, Minjoon Choi, Zongwan Cao, Chenjun Xu, Bingbing Wen, Su Lin Blodgett, Lucy Lu Wang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； National Tsing Hua University（国立清华大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； Mila - Québec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） 纠错

AI总结 通过分析2023-2025年*CL会议论文中的人类评估协议，发现报告不透明和可重复性差的问题，并提出改进建议。

Comments Accepted to ACL 2026 Main

Learn to Match: Two-Sided Matching with Temporally Extended Feedback

学会匹配：具有时间扩展反馈的双边匹配

Haijing Zong, Yancheng Liang, Boyang Zhou, Natasha Jaques

机构 * Department of Economics, University of Washington（华盛顿大学经济系） ； Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington（华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 提出一个具有时间扩展反馈的双边匹配框架，将其建模为部分可观测马尔可夫博弈，并基于多智能体强化学习构建Learn2Match基准，实验表明独立PPO优于bandit基线，但存在信息摩擦损失。

Improving Topic Modeling by Distilling Soft Labels from Language Models

DSL-Topic：通过从语言模型中蒸馏软标签改进主题建模

Raymond Li, Amirhossein Abaskohi, Chuyuan Li, Gabriel Murray, Giuseppe Carenini

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 提出DSL框架，通过从语言模型蒸馏软标签来增强主题模型训练，利用上下文感知的软标签重构信号，显著提升主题连贯性和分配准确性。

Comments 22 pages, 5 figures. Camera-ready version for ICML 2026