IBM

Tracing Target Answers in Poisoned Retrieval Corpora via Token Influence Attribution

通过令牌影响归因追踪中毒检索语料库中的目标答案

Yan-Lun Chen, Pin-Yu Chen, Chia-Mu Yu, Ying-Dar Lin, Yu-Sung Wu, Wei-Bin Lee

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Hon Hai Research Institute（宏海研究院） 纠错

AI总结 提出TRACE框架，通过令牌影响归因识别检索增强生成系统中的语料投毒攻击，无需额外分类器或LLM验证，在三个QA基准和六个LLM上验证了有效性。

Comments This paper has been accepted to EMNLP 2026 Industry Track

AIRL-S: Unifying Reinforcement Learning and Search-Based Test-Time Scaling via Adversarial Inverse Reinforcement Learning

你的强化学习奖励函数是你的最佳搜索PRM：统一强化学习与基于搜索的文本生成

Can Jin, Yang Zhou, Qixin Zhang, Hongwu Peng, Di Zhang, Zihan Dong, Marco Pavone, Ligong Han, Zhang-Wei Hong, Tong Che, Dimitris N. Metaxas

机构 * Rutgers University（新泽西州立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Fudan University（复旦大学） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； Red Hat AI Innovation（红帽AI创新） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森AI实验室） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文提出AIRL-S，通过强化学习与搜索技术的统一，利用奖励函数直接学习动态PRM，提升推理链扩展和跨任务泛化能力，实验显示性能提升9%并优于基线PRM。