IBM

Local Causal Attribution of Chain-of-Thought Reasoning

链式思维推理的局部因果归因

Dennis Wei, Yannis Belkhiter, Erik Miehling, Radu Marinescu

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 提出AttriCoT算法，通过结构因果模型对链式思维推理中的单元进行局部因果归因，仅需O(U)次前向传播即可获得忠实于模型行为的归因结果。

Comments Camera-ready version for the Mechanistic Interpretability Workshop at ICML 2026. 37 pages, 18 figures

Turning Intent into Specifications: A Benchmark and an Interactive User-Assistant Agent

将意图转化为规范：一个基准测试和一个交互式用户助手代理

Hao Wang, Ligong Han, Kai Xu, Akash Srivastava

机构 * Red Hat AI Innovation（红帽AI创新） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森AI实验室） ； IBM Core AI（IBM核心AI） 纠错

AI总结 提出SpecBench基准和Buddy代理，通过形态分析分解用户意图、模拟用户评估设计选择，将焦点从代码生成转向人机协作规范制定。

ITNet: A Learnable Integral Transform That Subsumes Convolution, Attention, and Recurrence

ITNet: 一种可学习的积分变换，统一卷积、注意力与循环

Ashim Dhor, Rasel Mondal, Pin-Yu Chen

机构 * Indian Institute of Science Education and Research Bhopal（印度科学教育与研究学院博帕尔分校） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 提出可学习积分变换网络ITNet，通过位置-特征联合核函数统一卷积、注意力和循环架构，实现跨模态高性能。