ACL

SkMTEB: Slovak Massive Text Embedding Benchmark and Model Adaptation

SkMTEB：斯洛伐克大规模文本嵌入基准与模型适配

Marek Šuppa, Andrej Ridzik, Daniel Hládek, Natália Kňažeková, Viktória Ondrejová

机构 * Comenius University in Bratislava（布拉迪斯拉发夸美纽斯大学） ； Cisco Systems（思科系统） ； Technical University of Košice（科希策技术大学） ； Kempelen Institute of Intelligent Technologies（肯佩伦智能技术研究所） 纠错

AI总结 针对低资源西斯拉夫语斯洛伐克语，构建首个MTEB风格文本嵌入基准SkMTEB（含31个数据集、7类任务），并开发高效本地部署模型e5-sk-small/large，通过词汇裁剪与微调在参数减少62%下达到与商业API相当的竞争力。

Comments ACL 2026

When Does Mixing Help? Analyzing Query Embedding Interpolation in Multilingual Dense Retrieval

何时混合有帮助？分析多语言稠密检索中的查询嵌入插值

Tongyao Zhu, Chao-Ming Huang, Min-Yen Kan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 通过嵌入级插值构造混合查询，系统研究多语言稠密检索对混合语言查询的敏感性，发现最优混合比在多数情况下优于单语言查询，且英语主导性导致不对称性。

Comments ACL 2026 Main (Oral)

Cross-Modal Masked Compositional Concept Modeling for Enhancing Visio-Linguistic Compositionality

跨模态掩码组合概念建模以增强视觉-语言组合性

Wei Li, Zhen Huang, Xinmei Tian

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学，教育部脑启发智能感知与认知重点实验室） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 提出MACCO框架，通过掩码一个模态的组合概念并从另一模态完整上下文重建，增强视觉-语言模型的组合理解能力，在五个基准上显著提升。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference, 25 pages

AAbAAC: An Annotated Corpus for Autoimmunity Information Extraction

AAbAAC：用于自身免疫信息抽取的标注语料库

Fabien Maury, Solène Grosdidier, Maud de Dieuleveult, Adrien Coulet

机构 * Inserm, Université Paris Cité, U1163 Institut Imagine（法国国家健康与医学研究院、巴黎西岱大学、U1163 想象研究所） ； Inria, Inserm, Université Paris Cité, U1346 HeKA（法国国家信息与自动化研究所、法国国家健康与医学研究院、巴黎西岱大学、U1346 HeKA） ； Freelance researcher（自由研究员） 纠错

AI总结 针对自身免疫领域信息抽取性能不足，构建了包含115篇PubMed摘要的AAbAAC语料库，手动标注实体和关系，通过微调NER模型验证了其有效性。

Journal ref BioNLP 2026 - 25th Workshop on Biomedical Natural Language Processing, ACL, Jul 2026, San Diego (CA), United States

Small LLMs for Biomedical Claim Verification: Cost-Effective Fine-Tuning, Structural Dataset Shortcuts, and Cross-Domain Generalization

小型LLM用于生物医学声明验证：成本效益微调、结构性数据集捷径与跨域泛化

Gaurav Kumar

机构 * Moveworks AI ； University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 通过QLoRA微调小型LLM（Phi-3-mini、Qwen2.5-3B、Mistral-7B），在生物医学声明验证中超越GPT-4o和GPT-5（F1提升12%），并发现SciFact数据集的结构性伪影，提出基于结构稳健数据的跨域迁移方法。

Comments 8 pages, 2 figures, 12 tables. To appear at BioNLP Workshop, ACL 2026

Can Factual Opinions Be Edited (Manipulated) in Large Language Models?

大型语言模型中的事实性观点能否被编辑（操纵）？

Yuanpu Cao, Ziyi Yin, Fenglong Ma, Jinghui Chen

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

AI总结 提出FOE基准测试，评估当前知识编辑技术对事实性观点（如公众人物立场）的操纵能力，并发现其仅能实现表面修改，无法保持观点与证据的一致性；进而提出自生成证据对齐方法实现观点-证据对齐。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main Conference

CreativeBench: Benchmarking and Enhancing Machine Creativity via Self-Evolving Challenges

CreativeBench: 通过自我进化挑战基准测试和增强机器创造力

Zi-Han Wang, Lam Nguyen, Zhengyang Zhao, Mengyue Yang, Chengwei Qin, Yujiu Yang, Linyi Yang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 提出CreativeBench基准，基于认知框架通过代码生成评估机器创造力，包含组合与探索两个子集，利用逆向工程和自我博弈自动生成挑战，并通过质量与新颖性乘积的指标区分创造与幻觉。

Comments ACL 2026. Project page: https://zethwang.github.io/creativebench.github.io/

From Isolation to Entanglement: When Do Interpretability Methods Identify and Disentangle Known Concepts?

从孤立到纠缠：可解释性方法何时识别和解缠已知概念？

Aaron Mueller, Andrew Lee, Shruti Joshi, Ekdeep Singh Lubana, Dhanya Sridhar, Patrik Reizinger

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） ； Goodfire（Goodfire公司） 纠错

AI总结 本文提出多概念评估框架，研究稀疏自编码器和探针等方法是否真正解缠概念，发现特征通常只对单一概念敏感，但概念分布在多个特征上，且干预特征常影响多个概念，表明相关性指标不足以证明干预选择性。

Comments ACL 2026

WildIFEval: Instruction Following in the Wild

WildIFEval: 野外指令遵循

Gili Lior, Asaf Yehudai, Ariel Gera, Liat Ein-Dor

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（希伯来大学杰里科分校） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 提出WildIFEval数据集，包含7K条真实用户的多约束指令，用于评估LLM的指令遵循能力，发现所有模型仍有较大改进空间。

Comments Accepted to the 5th Workshop on Generation, Evaluation and Metrics (GEM) at ACL 2026

ReliableEval: A Recipe for Stochastic LLM Evaluation via Method of Moments

ReliableEval: 通过矩方法进行随机大语言模型评估的配方

Gili Lior, Eliya Habba, Shahar Levy, Avi Caciularu, Gabriel Stanovsky

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

AI总结 本文提出ReliableEval方法，通过矩方法评估大语言模型的提示敏感性，发现顶级模型如GPT-4o和Claude-3.7-Sonnet存在显著提示敏感性。

Comments Findings of EMNLP 2025

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025, pages 11146-11153, Suzhou, China. Association for Computational Linguistics

Leveraging Collection-Wide Similarities for Unsupervised Document Structure Extraction

利用整体相似性进行无监督文档结构提取

Gili Lior, Yoav Goldberg, Gabriel Stanovsky

机构 * Allen Institute for AI（Allen人工智能研究所） ； The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） 纠错

AI总结 本文提出一种无监督方法，利用文档间和文档内相似性提取跨领域文档集合的整体结构，通过捕捉重复主题并抽象化标题变体，为人类和结构感知模型提供帮助。

Comments Accepted to ACL 2024 findings

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024, pages 9538-9550, Bangkok, Thailand. Association for Computational Linguistics

Authorship Attribution in Multilingual Machine-Generated Texts

多语言机器生成文本的作者归属

Lucio La Cava, Dominik Macko, Róbert Móro, Ivan Srba, Andrea Tagarelli

机构 * DIMES Department, University of Calabria（卡利博大学DIMES系） ； Kempelen Institute of Intelligent Technologies（智能技术研究所） 纠错

AI总结 提出多语言作者归属问题，研究单语言方法在18种语言和8个生成器上的跨语言迁移能力，发现显著局限。

Comments Accepted at ACL 2026 - Main

RAGPPI: RAG Benchmark for Protein-Protein Interactions in Drug Discovery

RAGPPI：药物发现中蛋白质-蛋白质相互作用的RAG基准

Youngseung Jeon, Ziwen Li, Thomas Li, JiaSyuan Chang, Morteza Ziyadi, Xiang 'Anthony' Chen

机构 * University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Palo Alto High School（帕洛阿尔托高中） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出RAGPPI基准，包含4420个问答对，用于评估检索增强生成在药物发现中识别蛋白质-蛋白质相互作用生物学影响的能力。

Comments 17 pages, 4 figures, 8 tables

Journal ref Proceedings of the 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2026)