IBM

LLM Explainability with Counterfactual Chains and Causal Graphs

基于反事实链和因果图的LLM可解释性

Nirit Nussbaum-Hoffer, Nitay Calderon, Liat Ein-Dor, Roi Reichart

机构 * Faculty of Data and Decision Sciences, Technion I IBM Research（数据与决策科学学院，技术离子IBM研究所） 纠错

AI总结 提出一种四阶段方法，利用因果图建模LLM推理过程，通过MCMC启发的反事实增强发现类判别性概念并生成可解释图，用于疾病诊断、情感分析等任务。

ST-WebAgentBench: A Benchmark for Evaluating Safety and Trustworthiness in Web Agents

ST-WebAgentBench：用于评估网络代理安全性和可信度的基准测试

Ido Levy, Ben Wiesel, Sami Marreed, Alon Oved, Avi Yaeli, Nir Mashkif, Segev Shlomov

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 本文提出ST-WebAgentBench基准测试，用于评估网络代理在现实企业场景中的安全性和可信度，通过引入新的评估指标CuP和风险比，揭示了现有代理的安全性缺陷。

Comments The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

Latent Implicit Visual Reasoning

潜在隐式视觉推理

Kelvin Li, Chuyi Shang, Leonid Karlinsky, Rogerio Feris, Trevor Darrell, Roei Herzig

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Xero ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM Watson人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出了一种任务无关的机制，训练大规模多模态模型（LMMs）在无需显式中间监督的情况下发现和使用潜在视觉推理标记，从而在多种视觉中心任务中优于直接监督微调，并在不使用辅助图像、边界框、图像裁剪、深度图或思维链注释的情况下，与或优于先前基于文本和显式视觉中间推理方法相媲美。

VOLD: Reasoning Transfer from LLMs to Vision-Language Models via On-Policy Distillation

VOLD：通过在线蒸馏将LLM推理能力转移到视觉语言模型

Walid Bousselham, Hilde Kuehne, Cordelia Schmid

机构 * Tuebingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； University of Tuebingen（图宾根大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Inria, École Normale Supérieure, CNRS, PSL Research University（法国国家科学研究院、巴黎-萨克勒大学、École Normale Supérieure、PSL研究大学） 纠错

AI总结 本文提出VOLD框架，通过在线蒸馏将文本模型的推理能力转移到视觉语言模型，利用组相对策略优化与在线蒸馏结合，提升推理性能，并验证了冷启动对齐在在线训练中的重要性。

Comments www.walidbousselham.com/VOLD/