University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

TimePre: Bridging Accuracy, Efficiency, and Stability in Probabilistic Time-Series Forecasting

TimePre: 联合精度、效率与稳定性在概率时间序列预测中的应用

Lingyu Jiang, Lingyu Xu, Peiran Li, Dengzhe Hou, Qianwen Ge, Dingyi Zhuang, Shuo Xing, Wenjing Chen, Xiangbo Gao, Ting-Hsuan Chen, Xueying Zhan, Xin Zhang, Ziming Zhang, Zhengzhong Tu, Michael Zielewski, Kazunori Yamada, Fangzhou Lin

机构 * Tohoku University（东京大学） ； WPI ； Texas A&M University（德克萨斯大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Southern California（南加州大学） ； San Diego State University（圣地亚哥州立大学） 纠错

AI总结 TimePre结合MLP模型的高效性与MCL方法的分布灵活性，通过SIN层解决精度、效率与稳定性之间的平衡问题，实现在概率时间序列预测中的高精度与高速度。

Comments 25 pages, 6 figures, 16 tables

HarmThoughts: A Benchmark for Fine-Grained Harmful Behavior Detection in Reasoning Traces

当安全失败之前：在推理链中基准测试有害行为检测

Ishita Kakkar, Enze Zhang, Rheeya Uppaal, Junjie Hu

机构 * Department of Computer Sciences, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出HarmThoughts基准，用于评估推理链中逐步的安全性。通过分析56931个句子，识别有害行为传播模式，发现现有检测器在细粒度行为检测上存在不足，揭示了过程级安全监控的关键缺口。

Comments Accepted at COLM 2026 (Main Track)

Beyond In-Domain Detection: SpikeScore for Cross-Domain Hallucination Detection

超越领域检测：SpikeScore用于跨领域幻觉检测

Yongxin Deng, Zhen Fang, Sharon Li, Ling Chen

机构 * University of Technology Sydney（技术科技大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文提出SpikeScore方法，通过量化多轮对话中的不确定性波动，实现跨领域幻觉检测的高效识别与高泛化性能。

Journal ref In Proceedings of the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)