Dawn Song

IMMACULATE: A Practical LLM Auditing Framework via Verifiable Computation

IMMACULATE: 通过可验证计算实现的实用LLM审计框架

Yanpei Guo, Wenjie Qu, Linyu Wu, Shengfang Zhai, Lionel Z. Wang, Ming Xu, Yue Liu, Binhang Yuan, Dawn Song, Jiaheng Zhang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 IMMACULATE通过可验证计算实现对大语言模型的审计，检测模型替换、量化滥用和令牌过账等经济动机驱动的偏差，具有低吞吐量开销和强检测保证。

dLLM: Simple Diffusion Language Modeling

dLLM：简单的扩散语言建模

Zhanhui Zhou, Lingjie Chen, Hanghang Tong, Dawn Song

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

AI总结 dLLM提供了一个统一的开源框架，用于标准化和灵活扩展扩散语言建模的核心组件，同时提供可重现的食谱以加速小型DLMs的研究与开发。

Comments Code available at: https://github.com/ZHZisZZ/dllm

Strategy Executability in Mathematical Reasoning: Leveraging Human-Model Differences for Effective Guidance

数学推理中的策略可执行性：利用人类-模型差异实现有效指导

Weida Liang, Yiyou Sun, Shuyuan Nan, Chuang Li, Dawn Song, Kenji Kawaguchi

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出SSR框架，通过显式建模策略可执行性，利用人类-模型差异提升数学推理的指导效果。