Google（谷歌）

RubricsTree: Scalable and Evolving Open-Ended Evaluation of Personal Health Agents across Health Memory and Medical Skills

RubricsTree: 面向个人健康代理在健康记忆与医疗技能上的可扩展且不断演进的开放式评估

Weizhi Zhang, Zechen Li, Hamid Palangi, Ben Graef, A. Ali Heydari, Simon A. Lee, Salman Rahman, Ray Luo, Zeinab Esmaeilpour, Erik Schenck, Chloe Zhang, Yamin Li, Menglian Zhou, Philip S. Yu, Daniel McDuff, Lindsey Sunden, Mark Malhotra, Shwetak Patel, Ahmed A. Metwally

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 提出RubricsTree框架，通过专家对齐的层次化分类法（含100多个原子布尔规则）和上下文自适应路由，实现可扩展、可审计且不断演进的开放式评估，在HealthBench上使模型性能提升高达约66%。

WEQA: Wearable hEalth Question Answering with Query-Adaptive Agentic Reasoning

WEQA: 可穿戴健康问答中的查询自适应智能推理

Yuwei Zhang, Tong Xia, Bianca Emmerich, Yu Yvonne Wu, Dimitris Spathis, Xin Liu, Daniel McDuff, Cecilia Mascolo

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

AI总结 提出WEQA框架，通过LLM控制器动态组合传感器分析与预训练模型，实现可穿戴健康数据问答，在基准测试中准确率提升24%，专家评估显示实用性和临床合理性显著提高。

AoiZora: Topology-Aware Auto-Parallel Optimization for Inference of Diffusion Transformers

AoiZora: 面向扩散变换器推理的拓扑感知自动并行优化

Kaijian Wang, Yuanyuan Xu, Fanjiang Ye, Ye Cao, Jingwei Zuo, T. S. Eugene Ng, Yarong Mu, Yuke Wang

机构 * Rice University（里士大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 针对扩散变换器推理中的低延迟需求，提出AoiZora编译器，通过拓扑感知的物理布局优化自动并行策略，在TPU子片上实现高达1.42倍的加速。

Are you speaking my languages? On spoken language adherence in multimodal LLMs

你在说我的语言吗？多模态大语言模型中的口语遵循问题

Hyungwon Kim, Kandarp Joshi, Lillian Zhou, Pavel Golik, Petar Aleksic

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型在自动语音识别中输出语言识别错误的问题，提出软提示方法、监督微调和思维链推理三种缓解策略，并引入新指标量化语言违背，比较各方法在减少违规和保持ASR性能上的效果。

Comments 7 pages, 3 tables in the main body

Pulling The REINS: Training-Free Safety Alignment of Video Diffusion Models via Representation Steering

Pulling The REINS: 通过表示引导实现视频扩散模型的无训练安全对齐

Rohit Kundu, Arindam Dutta, Sarosij Bose, Athula Balachandran, Amit K. Roy-Chowdhury

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； YouTube (Google)（YouTube（谷歌）） 纠错

AI总结 提出REINS方法，在推理时通过线性方向引导视频扩散模型的内部表示，实现无训练的安全对齐，避免有害内容生成，且不降低通用能力。

Bounded Difference Concentration for Infinitely Exchangeable Sequences with Applications to AI Benchmark Uncertainty

无限可交换序列的有界差分集中不等式及其在AI基准不确定性中的应用

Fangyuan Lin, Spencer Frei, Victor H. de la Pena

机构 * Department of Statistics, Columbia University（哥伦比亚大学统计系） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 通过de Finetti测度分解有界差分函数的偏差，提出有效方差代理的集中不等式，并证明零和线性对比中潜在混合项完全抵消，应用于AI基准如MMLU的不确定性量化。

Scalable and Interpretable Representation Alignment with Ordinal Similarity

可扩展且可解释的序数相似性表示对齐

Diogo Soares, Pankhil Gawade, Andrea Dittadi, Ewa Szczurek

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

AI总结 针对现有表示相似性度量缺乏可解释性、对异常值敏感且计算复杂的问题，提出基于序数相似性的三元组和四元组相似性指数，实现可解释、鲁棒且高效的对齐度量。

DRIVESPATIAL: A Benchmark for Spatiotemporal Intelligence in VLMs for Autonomous Driving

DRIVESPATIAL：自动驾驶中视觉语言模型时空智能的基准

Hao Vo, Khoa Vo, Phu Loc Nguyen, Sieu Tran, Duc Minh Nguyen, Ngo Xuan Cuong, Gladys Gawugah, Sreevenkata Anjani Tishita Godavarthi, Chase Rainwater, Nghi D. Q. Bui, Anh Nguyen, Duy Minh Ho Nguyen, Ngan Le

机构 * University of Arkansas, USA（美国阿肯色大学） ； Google Research, Google（谷歌研究院） ； University of Liverpool, UK（英国利物浦大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究学校） 纠错

AI总结 提出DriveSpatial基准，通过多视角、时空推理任务评估视觉语言模型在自动驾驶中的场景构建、关系理解、时序推理和泛化能力，发现人类与模型间存在显著差距。

Parallelizing Tool Execution and LLM Generation for Low-Latency Agent Serving

并行化工具执行与LLM生成以实现低延迟代理服务

Yifan Sui, Han Zhao, Rui Ma, Zhiyuan He, Hao Wang, Jianxun Li, Kaiqiang Xu, Kai Chen, Yuqing Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Stevens Institute of Technology（Stevens 工程学院） ； Google（谷歌） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 提出PASTE系统，通过预测性执行未来工具调用与LLM生成并行，减少任务完成时间43.5%。

Statistical Learning from Attribution Sets

从归因集合中进行统计学习

Lorne Applebaum, Robert Busa-Fekete, August Y. Chen, Claudio Gentile, Tomer Koren, Aryan Mokhtari

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 针对隐私约束下广告点击与转化无法直接关联的问题，提出基于归因集合的无偏损失估计方法，实现经验风险最小化的泛化保证，并优于行业启发式方法。

Comments COLT 2026. 45 pages

Gaussian DP for Reporting Differential Privacy Guarantees in Machine Learning

高斯差分隐私：机器学习中报告差分隐私保证的方法

Juan Felipe Gomez, Bogdan Kulynych, Georgios Kaissis, Flavio P. Calmon, Jamie Hayes, Borja Balle, Antti Honkela

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Lausanne University Hospital（洛桑大学医院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Helsinki（赫尔辛基大学） 纠错

AI总结 针对当前机器学习中差分隐私报告不完整的问题，提出使用非渐近高斯差分隐私（GDP）作为主要报告方式，通过数值会计和决策理论度量，证明GDP能无误差地捕获DP-SGD等算法的完整隐私特征。

Comments IEEE SatML 2026 (position paper track)

Regression Language Models for Code

代码的回归语言模型

Yash Akhauri, Xingyou Song, Arissa Wongpanich, Bryan Lewandowski, Mohamed S. Abdelfattah

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google Cloud（谷歌云） 纠错

AI总结 提出回归语言模型（RLM），利用冻结的大语言模型编码器直接从文本预测代码执行结果（如内存占用、延迟、神经网络精度等），在多个任务上达到高相关度。

Comments Published in International Conference on Machine Learning (ICML) 2026