EMNLP

Propaganda Forensics: Recovering the Generation Pipeline of an AI-Driven Influence Campaign

宣传取证：恢复AI驱动影响力运动的生成流程

Benjamin Icard, Elouan Vuichard, Louis Lefebvre, Lila Sainero, Thomas Girault, Alice Breton, Tanguy Launay, Gauvain Bourgne, Morgane Casanova, Guillaume Gadek, Victor Klötzer, Michel Le Nouy, Guillaume Gravier, Jean-Gabriel Ganascia, Paul Égré

机构 * LIP6, Sorbonne University, CNRS（法国国家科学研究中心 索邦大学 LIP6实验室） ； IRL Crossing, CNRS（法国国家科学研究中心 IRL Crossing机构） ； AIRBUS（空中客车公司） ； SIPA Ouest-France（西法兰西通讯社SIPA） ； IRISA, CNRS（法国国家科学研究中心 IRISA研究所） 纠错

AI总结 本研究通过对PROPAGIA、SIPA语料库的分析，发现AI驱动的Storm-1516/CopyCop宣传文章存在提示指令泄露，经重写检测支持其归因于Llama 3系列，也提示涉及Mistral系列模型。

Comments To appear in the Proceedings of the 10th Workshop on Online Abuse and Harms (WOAH), EMNLP 2026

Improving Influence-based Instruction Tuning Data Selection for Balanced Learning of Diverse Capabilities

改进基于影响力的指令调优数据选择以实现多样化能力的均衡学习

Qirun Dai, Dylan Zhang, Jiaqi W. Ma, Hao Peng

AI总结 该研究针对基于影响力的指令调优数据选择的任务偏向问题，提出BIDS算法，经实验验证其在小比例数据下可实现更均衡性能且优于现有方法。

Comments Accepted to EMNLP 2025 (Findings)

A Reflective LLM-based Agent to Guide Zero-shot Cryptocurrency Trading

一种用于指导零样本加密货币交易的反思型大语言模型智能体

Yuan Li, Bingqiao Luo, Qian Wang, Nuo Chen, Xu Liu, Bingsheng He

AI总结 本研究开发了结合链上链下数据分析与反思机制的LLM智能体CryptoTrade，拓展了LLM在加密货币交易的应用，建立了相关策略基准，其收益表现优于传统策略和时间序列基线。

Comments Published at EMNLP 2024 (Main Conference)