Cornell University（康奈尔大学）

Agentic Scaffolding Amplifies Sycophantic Behavior in Large Language Models

智能体式支架会放大大语言模型中的谄媚行为

Thantham Jittham

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 该研究探究智能体式交互支架是否放大LLM的谄媚行为，发现其会系统性放大且伴随准确率下降，提出ASA概念及相关指标，警示AI自主性提升会加剧谄媚。

Comments 13 pages, 4 figures. Accepted to the UAI 2026 Workshop on Safe AI

The Clinician's Veto: Navigating Trust, Liability, and Uncertainty in Autonomous AI Prescribing

临床医生的否决权：自主AI处方中的信任、责任与不确定性导航

Eileanor LaRocco, Sarah Tan, Adarsh Subbaswamy, Anne Andrews, Andrew Taylor, Cree Gaskin, Chirag Agarwal

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Maryland, Baltimore（马里兰大学巴尔的摩分校） ； National Institute of Standards and Technology（美国国家标准与技术研究院） 纠错

AI总结 本文提出自主AI处方系统应具备校准置信度、区分认知与偶然不确定性、以及决策时推理透明性三个最低架构要求，并通过136名美国临床医生调查验证，以促进临床采纳并合理分配责任。

Automatic, Debiased, and Invariant Counterfactual Generation under General Interventions

通用干预下的自动、去偏和不变反事实生成

Raphael C Kim, Jingsen Zhu, Ramin Zabih, Michele Santacatterina

机构 * Cornell Tech（康奈尔科技） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Department of Biostatistics, Department of Population Health（生物统计学系、人口健康系） ； New York University Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院） 纠错

AI总结 提出ADIGen框架，结合Riesz回归、因果不变性和正交统计学习，实现通用干预下反事实生成的自动、去偏和不变性，并提供过剩风险界。

When Should a Robot Think? Resource-Aware Reasoning via Reinforcement Learning for Embodied Robotic Decision-Making

机器人何时应该思考？基于强化学习的资源感知推理在具身机器人决策中的应用

Jun Liu, Pu Zhao, Zhenglun Kong, Xuan Shen, Peiyan Dong, Fan Yang, Lin Cui, Hao Tang, Geng Yuan, Wei Niu, Wenbin Zhang, Xue Lin, Gaowen Liu, Yanzhi Wang, Dong Huang

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Northeastern University（东北大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Fujitsu Research of America（美国富士通研究） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； EmbodyX Inc（EmbodyX公司） ； Cisco Systems（思科系统） 纠错

AI总结 提出RARRL框架，通过强化学习学习高层编排策略，使具身代理能自适应决定是否调用LLM推理、选择推理角色及分配计算预算，以平衡推理开销与任务成功率。

System-Prompt Anchoring with Cross-Attention Layers

CALYREX：跨注意力层扩展变换器用于系统提示锚定

Li Lixing

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 CALYREX通过跨注意力机制在系统提示和输入之间建立结构隔离，提升模型在指令遵循和多轮指令遵守任务中的性能，同时降低 jailbreaking 攻击成功率。

Comments Preprint. 14 pages, 4 figures, 5 tables

Semiparametric Double Reinforcement Learning with Applications to Long-Term Causal Inference

用于长期因果推断的半参数双重强化学习

Lars van der Laan, David Hubbard, Allen Tran, Nathan Kallus, Aurélien Bibaut

机构 * Department of Statistics, University of Washington, USA（华盛顿大学统计系） ； Netflix Research, USA（Netflix研究） ； Cornell Tech, Cornell University, USA（康奈尔科技学院、康奈尔大学） 纠错

AI总结 该研究针对长期因果推断中双重强化学习的不稳定问题，提出半参数双重强化学习方法，推导相关效率界并构建鲁棒估计量，可提升推断效率。

Comments 84 pages, 5 figures