ACL

Polaris: A Gödel Agent Framework for Small Language Models through Experience-Abstracted Policy Repair

Polaris：通过经验抽象策略修复实现小型语言模型的Gödel代理框架

Aditya Kakade, Vivek Srivastava, Shirish Karande

机构 * TCS Research, India（印度TCS研究） 纠错

AI总结 Polaris通过经验抽象策略修复实现小型语言模型的Gödel代理框架，通过分析、策略形成、抽象和最小代码修补实现策略更新，提升模型在多个基准测试中的表现。

Comments Accepted to ACL 2026 (Findings). 33 pages

MedLayBench-V: A Large-Scale Benchmark for Expert-Lay Semantic Alignment in Medical Vision Language Models

MedLayBench-V：面向医学视觉语言模型中专家与普通人语义对齐的大规模基准

Han Jang, Junhyeok Lee, Heeseong Eum, Kyu Sung Choi

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Seoul National University College of Medicine（首尔国立大学医学院） ； Department of Radiology, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院放射科） ； Healthcare AI Research Institute, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院健康人工智能研究所） ； The Advanced Imaging and Computational Neuroimaging (AICON) Laboratory（先进影像与计算神经影像实验室） 纠错

AI总结 提出首个大规模多模态基准MedLayBench-V，通过结构化概念基础精炼管道实现专家-普通人语义对齐，用于训练和评估能弥合医患沟通鸿沟的医学视觉语言模型。

Comments Findings of ACL 2026. 9 pages, 5 figures, 11 tables, plus appendix

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 18375-18394

Bias Fitting to Mitigate Length Bias of Reward Model in RLHF

偏差拟合以缓解RLHF中奖励模型的长度偏差

Kangwen Zhao, Jianfeng Cai, Jinhua Zhu, Ruopei Sun, Dongyun Xue, Wengang Zhou, Li Li, Houqiang Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出FiMi-RM框架，通过自学习长度与奖励的非线性关系并解耦，有效缓解RLHF中奖励模型因长度偏差导致的奖励破解问题。

Comments 16 pages, 12 figures. Accepted to ACL 2026

LLM Program Optimization via Retrieval Augmented Search

通过检索增强搜索实现LLM程序优化

Sagnik Anupam, Alexander Shypula, Osbert Bastani

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 提出检索增强搜索（RAS）方法，利用LLM进行黑盒程序优化，通过检索慢-快程序对引导束搜索，并基于LLM生成的自然语言描述进行上下文检索，显著优于源码检索；同时提出AEGIS方法通过原子编辑提升可解释性。

Comments ACL 2026 Findings