IBM

Flash-GMM: A Memory-Efficient Kernel for Scalable Soft Clustering

Flash-GMM：一种用于可扩展软聚类的内存高效内核

Gal Bloch, Ariel Gera, Matan Orbach, Ohad Eytan, Assaf Toledo

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 提出Flash-GMM融合Triton内核，在单GPU通次中高效计算高斯混合模型，通过避免实例化完整责任矩阵，实现20倍加速并支持比先前大100倍的数据集训练，集成到IVF粗量化器中提升ANN搜索性能。

A Continuous-Time Markov Chain Framework for Insertion Language Models

插入语言模型的连续时间马尔可夫链框架

Dhruvesh Patel, Benjamin Rozonoyer, Soumitra Das, Tahira Naseem, Tim G. J. Rudner, Andrew McCallum

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vijil（维吉尔） 纠错

AI总结 提出基于连续时间马尔可夫链的插入语言模型去噪框架，统一现有方法，在规划任务中优于自回归和掩码扩散模型，语言建模中与现有方法竞争且采样更灵活。

Comments Accepted at AISTATS 2026. Code is available at https://github.com/dhruvdcoder/ctmc_dilm

CodeAlchemy: Synthetic Code Rewriting at Scale

CodeAlchemy：大规模合成代码重写

Ankit Gupta, Aditya Prasad, Rameswar Panda

机构 * MIT-IBM Watson AI Lab, IBM Research（MIT-IBM沃森人工智能实验室，IBM研究院） 纠错

AI总结 提出CodeAlchemy框架，通过5种策略生成超过500B token的合成代码数据，引入DevEval和TraceEval基准，3B模型在多项任务上超越10倍大小的前沿模型。

Evaluation Cards: An Interpretive Layer for AI Evaluation Reporting

评估卡：AI评估报告的解释层

Avijit Ghosh, Anka Reuel, Jenny Chim, Wm. Matthew Kennedy, Srishti Yadav, Jennifer Mickel, Yanan Long, Andrew Tran, Anastassia Kornilova, Damian Stachura, Kevin Klyman, Felix Friedrich, Jeba Sania, Jan Batzner, Anoop Mishra, Eliya Habba, Yixiong Hao, Nathan Heath, Shalaleh Rismani, Usman Gohar, Andrea Loehr, David Manheim, Ruchira Dhar, Sree Harsha Nelaturu, Aarush Sinha, Leshem Choshen, Drishti Sharma, Ishan Khire, Amit Saha, Subramanyam Sahoo, Michael Hardy, Michael Alexander Riegler, Kabir Manghnani, Michelle Lin, Yanan Jiang, Yilin Huang, Asaf Yehudai, Jessica Ji, Aris Hofmann, Mubashara Akhtar, Max Lamparth, Nuno Moniz, Yacine Jernite, Stella Biderman, Zeerak Talat, Sanmi Koyejo, Mykel Kochenderfer, Irene Solaiman

机构 * Hugging Face ； Stanford University（斯坦福大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Trustible ； EleutherAI ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； Weizenbaum Institute & Technical University of Munich（魏森鲍姆研究所与慕尼黑工业大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Independent（独立） ； Berkeley AI Safety Institute (BASIS)（伯克利人工智能安全研究所） ； Simula ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； ETH Zurich & ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院与ETH AI中心） ； Oxford Internet Institute（牛津互联网研究所） ； Amherst College（阿默斯特学院） ； University of Nebraska（内布拉斯加大学） ； Syntony Research ； McGill University（麦吉尔大学） ； Evals Consensus ； Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； IOL.Learn & Zuse Institute Berlin（IOL.Learn与柏林祖泽研究所） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Quebec AI Institute, Université de Montréal（魁北克人工智能研究所，蒙特利尔大学） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Georgetown University（乔治城大学） ； DHBW Stuttgart（斯图加特双元制大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 针对AI评估报告不一致的问题，提出EvalCards作为统一记录层，通过结构化模式、四种解释信号和监控工具，覆盖5816个模型和635个基准，揭示报告实践中的系统性差距。

ProbeLLM: Automating Principled Diagnosis of LLM Failures

ProbeLLM：自动化的大语言模型故障原则性诊断

Yue Huang, Zhengzhe Jiang, Yuchen Ma, Yu Jiang, Xiangqi Wang, Yujun Zhou, Yuexing Hao, Kehan Guo, Pin-Yu Chen, Stefan Feuerriegel, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 提出ProbeLLM框架，通过分层蒙特卡洛树搜索在全局探索与局部细化间分配预算，结合工具增强生成与验证，将故障发现从孤立案例提升为结构化故障模式，揭示更广泛、清晰、细粒度的故障景观。