IBM

Smart Compaction: Predicting Compaction Utility from Lakehouse Table Metadata

智能压缩：从湖表元数据预测压缩效用

Jannic Cutura, Subash Prakash

机构 * European Central Bank（欧洲中央银行） ； European System of Central Banks（欧洲中央银行体系） ； IBM（国际商业机器公司） 纠错

AI总结 该研究针对开放湖表格式的小文件问题，提出模拟框架与XGBoost模型预测压缩效用，发现单一分区阈值可做二元压缩决策，验证了泛化性并揭示压缩对不同查询的影响，代码数据公开。

DRBENCHER: Can Your Agent Identify the Entity, Retrieve Its Properties and Do the Math?

DRBENCHER：你的智能体能识别实体、检索其属性并进行数学运算吗？

Young-Suk Lee, Ramon Fernandez Astudillo, Radu Florian

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 DRBENCHER通过综合评估浏览与计算能力，揭示了现有基准测试的不足，其四维标准确保了问题的可验证性、复杂性、难度和多样性，展示了智能体在动态数据环境下的性能限制。

SafeMERGE: Preserving Safety Alignment in Fine-Tuned Large Language Models via Selective Layer-Wise Model Merging

SafeMERGE: 通过选择性层间模型融合在微调大语言模型中保持安全对齐

Aladin Djuhera, Swanand Ravindra Kadhe, Farhan Ahmed, Syed Zawad, Holger Boche

机构 * Technical University Munich（慕尼黑技术大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 本文提出SafeMERGE，一种轻量级后微调框架，通过选择性融合层间模型来恢复安全对齐，同时保持下游性能，减少有害输出并提升实用性。

Journal ref Findings of the ACL 2026

Growing Pains: Extensible and Efficient LLM Benchmarking Via Fixed Parameter Calibration

成长之痛：通过固定参数校准实现可扩展且高效的LLM基准测试

Eliya Habba, Itay Itzhak, Asaf Yehudai, Yotam Perlitz, Elron Bandel, Michal Shmueli-Scheuer, Leshem Choshen, Gabriel Stanovsky

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； MIT（麻省理工学院） ； Technion（技术学院） ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出基于多维项目反应理论的框架，利用锚定项目校准新基准，保持原有参数固定，实现随时间扩展基准测试的同时保持评分可比性，且评估成本恒定。

Fixing It in Post: A Comparative Study of LLM Post-Training Data Quality and Model Performance

事后修复：对LLM事后训练数据质量和模型性能的比较研究

Aladin Djuhera, Swanand Ravindra Kadhe, Syed Zawad, Farhan Ahmed, Heiko Ludwig, Holger Boche

机构 * Technical University Munich（慕尼黑技术大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 本文通过对比两个开源事后训练数据集，提出了一种系统化编纂方法，生成性能更优的TuluTalk数据集，提升模型表现。

Journal ref The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025

SafeCOMM: A Study on Safety Degradation in Fine-Tuned Telecom Large Language Models

SafeCOMM: 对于在电信领域微调的大型语言模型安全退化的研究

Aladin Djuhera, Swanand Ravindra Kadhe, Farhan Ahmed, Syed Zawad, Fernando Koch, Walid Saad, Holger Boche

机构 * Technical University Munich（慕尼黑技术大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Florida Atlantic University（佛罗里达 Atlantic 大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

AI总结 本文研究了在电信领域微调的大型语言模型的安全退化问题，提出TeleHarm基准测试及三种防御方法，展示了如何通过安全重对齐提升模型安全性，实现SafeCOMM模型。

Journal ref IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 2026

Agentic AI for Clustering, Relationship Discovery, and Semantic Trading in Prediction Markets

语义交易：用于预测市场聚类和关系发现的代理AI

Agostino Capponi, Alfio Gliozzo, Brian Zhu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 本文提出一种代理AI方法，通过自然语言处理将预测市场划分为主题组并发现市场间的关系，利用历史数据验证其预测准确性及交易策略收益。