IJCAI

Evaluating and Mitigating Gender Bias in Pre-trained Embeddings for ML-based Recruitment

评估和减轻基于机器学习的招聘中预训练嵌入的性别偏见

Farnaz Faramarzi Lighvan, Lynn Houthuys

机构 * AI Lab, Vrije Universiteit Brussel（人工智能实验室，布鲁塞尔自由大学） 纠错

AI总结 研究基于机器学习的招聘中预训练嵌入的性别偏见问题，通过在合成数据集上评估模型、采用多任务对抗学习框架及多目标模型选择，发现清理性别可减少但未消除泄露，对抗学习能改善公平性，是补充策略。

Comments Accepted for presentation at the TRUST-AI 2026 Workshop, held in conjunction with IJCAI/ECAI 2026, Bremen, Germany

EvoThink: Evolving Thinking in Large Reasoning Models via Self-Pruning and Aha-Moment Preference Optimization

EvoThink：通过自剪枝和顿悟时刻偏好优化在大型推理模型中进化思维

Xinbang Dai, Zheyu Xin, Huikang Hu, Lin Ren, Rihui Jin, Guohui Xiao, Guilin Qi, Kuicai Dong, Zhaocheng Du, Yuyang Zhang

机构 * Southeast University（东南大学） ； Noah’s Ark Lab（诺亚方舟实验室） 纠错

AI总结 研究针对大型推理模型过度思考问题，提出EvoThink框架，含自剪枝训练和顿悟时刻偏好优化两个关键组件，能减少冗余验证、探索新推理路径，经评估可提高推理效率与能力。

Comments 9 pages, 7 figures, accepted by IJCAI 2026

Clinical Pathways as Safety Specifications for Physical AI in Hospital Wards

临床路径作为医院病房物理人工智能的安全规范

Gabriele Franchini, Giulio Mallardi, Michele De Carolis, Filippo Lanubile

AI总结 研究针对医院病房物理人工智能系统的安全挑战，提出将临床路径作为安全规范，构建集成多种组件的概念性机器人架构，用运行时安全监视器结合多种方法识别安全违规，助力护理人员并为安全物理人工智能做贡献。

Comments 4 pages, 3 figures. Accepted at the 1st IJCAI Workshop on Safe Physical AI (SPAI 2026), held in conjunction with IJCAI-ECAI 2026, Bremen, Germany