Microsoft（微软）

Rethinking LLM Verification: Evidence Structure, Uncertainty, and Selective Refinement

重新思考大语言模型验证：证据结构、不确定性与选择性优化

Uma Ranjan, Kunal Tilaganji, Aditya Koul, Anurag Mahipal, Dashpreet Singh, Hriday Rana, Manan Jain, Sidharth Gupta, Ajo Babu George, Vineeth Balasubramanian, Nagarajan Natarajan, Amit Sharma

机构 * Indian Institute of Technology Jammu（贾姆穆印度理工学院） ； Microsoft Research（微软研究院） ； SCB Dental College and Hospital（SCB牙科学院与医院） 纠错

AI总结 该研究针对LLMs医疗应用的安全问题，提出两阶段框架，利用模型弃权信号优化推理，在GPT-5.5、DeepSeek-R1模型及MedReason、MedQA数据集上显著提升了医疗假设验证的准确率。

Comments Withdrawn by the authors due to premature submission before final review

GRASP: Gated Regression-Aware Skill Proposer for Self-Improving LLM Agents

GRASP: 门控回归感知技能提议器用于自我改进的LLM智能体

Johannes Moll, Jean-Philippe Corbeil, Jiazhen Pan, Martin Hadamitzky, Daniel Rueckert, Lisa Adams, Keno Bressem

机构 * Technical University of Munich and TUM University Hospital（慕尼黑技术大学及慕尼黑大学医院） ； Microsoft Healthcare & Life Sciences（微软医疗与生命科学） 纠错

AI总结 提出GRASP方法，通过门控回归感知技能库编辑，在硬回归预算下确保每次技能更新带来净改进，显著提升LLM智能体在结构化环境中的操作可靠性。

Comments Accepted at EMNLP 2026 (Main Conference). Code and data: https://github.com/jomoll/GRASP