Google（谷歌）

Frustratingly Simple Black-Box Adaptation of Language Models via Logit Bias

通过对数偏差对语言模型进行极其简单的黑箱适应

Ofek I. Cohen, Lior Shani, Aviv Rosenberg, Ankur Samanta, Tal Wagner, Yonathan Efroni

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Google Research（谷歌研究院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 研究如何通过简单API级控制调整语言模型，开发黑箱方法学习对数偏差向量，无需修改模型权重或梯度，该方法在数学和推理基准上优于基础模型，是一种轻量级的语言模型适应机制。

Comments 36 pages, 4 figures, 6 tables. Appendix included. Code available at https://github.com/Ofek-Israeli/logit_bias_lm_adaptation

Beyond Shapley: An Influence-Based Data Auditing Pipeline for LLM Alignment and Evaluation

超越夏普利值：用于大语言模型对齐和评估的基于影响的数据审核管道

Yunting Song, Matthew Watson, Peter Grabowski, Jun Qin

机构 * Google（谷歌） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型数据质量问题，引入可扩展的基于影响的数据审核管道，通过映射语义邻域到有向图，利用参考LLM概率分布评估数据效用，转换为局部优势指标，有效清理数据集，揭示基准漏洞，确保数据完整性。

STORM: Segment, Track, and Object Re-Localization from a Single Image

STORM：从单张图像进行片段、跟踪和目标重定位

Yu Deng, Teng Cao, Hikaru Shindo, Quentin Delfosse, Jiahong Xue, Kristian Kersting

机构 * Department of Computer Science, Technical University of Darmstadt, Darmstadt, Hesse, Germany（德累斯顿技术大学计算机科学系） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI), Darmstadt, Hesse, Germany（黑森人工智能中心（hessian.AI）） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), Darmstadt, Hesse, Germany（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Centre for Cognitive Science, Technical University of Darmstadt, Darmstadt, Hesse, Germany（德累斯顿技术大学认知科学中心） ； Google Intrinsic AI Research, Germany. † Work done while at the AIML research lab, now working at Intrinsic, Google.（谷歌Intrinsic AI研究） 纠错

AI总结 STORM提出一种统一框架，通过单张参考图像实现6D跟踪，减少人工干预并提升鲁棒性，实验显示其在无标注姿态跟踪和严重遮挡场景中表现优异。

Comments 21 pages. Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026); camera-ready version

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), PMLR, 2026

Steerable Chatbots: Exploring Personalization Control Interfaces via LLM Activation Steering

可控聊天机器人：通过大语言模型激活引导探索个性化控制界面

Jessica Y. Bo, Tianyu Xu, Ishan Chatterjee, Katrina Passarella-Ward, Achin Kulshrestha, D Shin

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Google AR（谷歌AR） 纠错

AI总结 研究探索可控聊天机器人范式，通过激活引导实现个性化，利用线性标量控制偏好表达强度，设计三种界面原型并进行用户研究，发现其在冷启动任务中比单独提示更能契合用户偏好，揭示了相关个性化方面的不同价值。