Columbia University（哥伦比亚大学）

Prove2Me: An Open Collaborative Platform for Scaling Math Formalization

Prove2Me：用于规模化数学形式化的开源协作平台

Shuze Chen, Kunal Marwaha, Xiaoyang Lu, Henry Yuen, Tianyi Peng

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

AI总结 Prove2Me是支持人类与AI智能体协作的开源数学形式化平台，可降低大规模数学形式化的门槛，实现众包式规模化形式化验证。

Comments https://prove2.me

DuplexGen: Adaptive Synthesis of Human-AI Turn-Taking Dialogues

DuplexGen：人机交替对话的自适应合成

Takyoung Kim, Kang-wook Kim, Sang Hoon Woo, Julia Hirschberg, Gunhee Kim, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Seoul National University（首尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 DuplexGen框架通过将LLM预测与少量槽级人类偏好标注校准，生成场景自适应交替发言对话，契合人类偏好的效果优于未校准方法，证明人类校准对交替发言合成场景特定性的关键作用。

Comments EMNLP 2026; Project website: https://duplexgen.github.io

Off-Context GRPO: Learning to Reason on Hard Problems using Privileged Information

脱离上下文的广义信赖域策略优化算法：利用特权信息学习解决难题

Priyank Agrawal, Ankur Samanta, Shervin Ghasemlou, Boris Vidolov, Jalaj Bhandari, Kavosh Asadi, Daniel Jiang, Aditya Modi

机构 * Meta AI ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 研究利用特权信息解决强化学习难题，提出脱离上下文的广义信赖域策略优化算法（OC - GRPO），通过引导展开和重要性校正目标避免训练不匹配，在标准数学推理基准上比普通GRPO有显著提升且成本低。

Comments 24 Pages

Skills for the future software profession: beyond agentic AI!

未来软件职业的技能：超越智能体AI！

Abhik Roychoudhury, Sungmin Kang, Baishakhi Ray

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文通过2026年在纽约和新加坡举行的两场圆桌会议，总结未来软件工程师所需的核心技能，强调验证与确认在智能体处理实现时的重要性。

CARE: Privacy-Compliant Agentic Reasoning with Evidence Discordance

CARE：具有证据不一致性的隐私合规代理推理

Haochen Liu, Weien Li, Rui Song, Zeyu Li, Chun Jason Xue, Xiao-Yang Liu, Sam Nallaperuma-Herzberg, Xue Liu, Ye Yuan

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； MBZUAI - Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） 纠错

AI总结 针对医疗领域中症状与体征矛盾的问题，CARE框架通过多阶段隐私合规的代理推理，在不访问敏感数据的情况下提升冲突证据处理能力。

Comments Accepted as a Findings paper at EMNLP 2026

Latency-Response Theory Model: Evaluating Large Language Models via Response Accuracy and Chain-of-Thought Length

延迟-响应理论模型：通过响应准确性和思维链长度评估大语言模型

Zhiyu Xu, Jia Liu, Yixin Wang, Yuqi Gu

机构 * Department of Statistics, Columbia University（哥伦比亚大学统计系） ； Department of Statistics, University of Michigan（密歇根大学统计系） 纠错

AI总结 针对大语言模型评估问题，提出延迟-响应理论（LaRT）模型，联合考虑响应准确性和思维链长度，通过引入关键参数建模，推导高效算法估计参数，经理论和模拟研究验证其优势，实际数据评估中表现优于项目反应理论（IRT）。

Understanding Automated Program Repair Agents Through the Lens of Traceability: An Empirical Study

通过可追溯性视角理解自动化程序修复智能体：一项实证研究

Ira Ceka, Hailie Mitchell, Saurabh Pujar, Luca Buratti, Shyam Ramji, Junfeng Yang, Gail Kaiser, Baishakhi Ray

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

AI总结 本文通过追踪五个最先进的自动化程序修复智能体在500个真实世界修复任务中的决策流程，揭示了它们在逻辑密集型错误修复、测试生成和回归测试选择方面的关键局限性，并提出了改进方向。

Comments Accepted for publication (ISSTA '26). Camera ready