ICML

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该引用是否相关？

Apurv Verma

AI总结 本文针对现有大语言模型法律用例评估忽视的“指向真实案件却不支持主张”的引用问题，通过扰动真实法律引用验证14种模型配置，发现模型易混淆主题识别与页码级支持验证能力，规模与推理能力仅能部分缩小错精准页码扰动的检测差距。

Comments Accepted to the 1st Workshop on AI for Law at ICML 2026

LoKiFormer: Locality-aware Attention with Decoupled Knowledge Memory for Efficient Large Language Model Pretraining

LoKiFormer：面向高效大语言模型预训练的 locality-aware 注意力与解耦知识记忆

Qiuwu Chen, Zimo Liu, Yuchen Li, Ying Sun, Yifan Zhang, Zhijie Qiu, Zeng You, Ryan Dong, Simeng Ma, Yaofo Chen, Mingkui Tan

机构 * AIGCode ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Pazhou Laboratory（琶洲实验室） 纠错

AI总结 针对LLM预训练效率问题，提出含局部融合注意力与知识记忆模块的LoKiFormer，使预训练收敛速度提升1.33倍，性能优于现有架构。

Comments Accepted by ICML 2026

Position: We Need Practical AI Alignment Methods to Mirror Human Reasoning

立场：我们需要实用的AI对齐方法来镜像人类推理

Vijay Keswani, Breanna K. Nguyen, Cyrus Cousins, Vincent Conitzer, Walter Sinnott-Armstrong, Jana Schaich Borg

AI总结 该论文提出需实用AI对齐方法镜像人类推理，指出认知对齐可提升AI可理解性与可信赖度，提出研究议程以缩小现有对齐方法与认知对齐需求的差距，助力用户信赖AI系统。

Comments Accepted in ICML 2026

Position: The Alignment Community is Unintentionally Building a Censor's Toolkit

立场：对齐社区正在无意之中构建审查者的工具包

Sarah Ball, Phil Hackemann

AI总结 该立场论文指出现代AI对齐方法是两用技术，可能被恶意滥用，呼吁社区讨论其滥用风险并提出缓解策略。

Comments Accepted as oral paper at ICML 2026

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea. PMLR 306, 2026

Position: Reasoning is a Learnable Rule-Based Process

立场：推理是一个可学习的基于规则的过程

Rachel Lawrence, Jacqueline Maasch

AI总结 本文提出推理是可学习的基于规则的过程，针对生成式AI社区推理定义模糊问题，给出操作定义与研究交流最佳实践清单，以保障推理评估的结构效度。

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea. PMLR 306, 2026