Yejin Choi

Spectrum Tuning: Post-Training for Distributional Coverage and In-Context Steerability

频谱调节：面向分布覆盖和上下文可引导性的后训练

Taylor Sorensen, Benjamin Newman, Jared Moore, Chan Park, Jillian Fisher, Niloofar Mireshghallah, Liwei Jiang, Yejin Choi

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出Spectrum Tuning方法，通过Spectrum Suite提升模型在多样化分布下的引导能力和输出空间覆盖性。

Comments ICLR 2026

Diverging Preferences: When do Annotators Disagree and do Models Know?

分歧偏好：标注者何时分歧以及模型是否知道？

Michael JQ Zhang, Zhilin Wang, Jena D. Hwang, Yi Dong, Olivier Delalleau, Yejin Choi, Eunsol Choi, Xiang Ren, Valentina Pyatkin

机构 * New York University（纽约大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； NVIDIA（NVIDIA公司） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 本文研究了标注者分歧的来源，发现任务不明确等因素导致大多数分歧，并提出方法以减轻其在LLM评估和训练中的影响。

Comments ICML 2025