University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

Steering Safely or Off a Cliff? Rethinking Specificity and Robustness in Inference-Time Interventions

在悬崖边转向还是偏离？重新思考推断时间干预中的特异性和鲁棒性

Navita Goyal, Hal Daumé

机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学学院市） 纠错

AI总结 本文提出模型转向中特异性和鲁棒性的评估框架，揭示转向方法在提升效率的同时可能牺牲安全性。

Comments EACL 2026 Main, Long Paper

EgoAVU: Egocentric Audio-Visual Understanding

EgoAVU：第一人称音频视觉理解

Ashish Seth, Xinhao Mei, Changsheng Zhao, Varun Nagaraja, Ernie Chang, Gregory P. Meyer, Gael Le Lan, Yunyang Xiong, Vikas Chandra, Yangyang Shi, Dinesh Manocha, Zhipeng Cai

机构 * Meta ； University of Maryland, College Park（马里兰大学College Park分校） 纠错

AI总结 EgoAVU通过生成第一人称音频视觉叙述和问题，提升多模态大语言模型在第一人称视频理解中的性能。

Skill Discovery for Software Scripting Automation via Offline Simulations with LLMs

通过离线模拟与LLM实现软件脚本自动化中的技能发现

Paiheng Xu, Gang Wu, Xiang Chen, Tong Yu, Chang Xiao, Franck Dernoncourt, Tianyi Zhou, Wei Ai, Viswanathan Swaminathan

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学College Park分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 本文提出了一种利用离线模拟与LLM构建软件特定技能集的方法，通过生成和验证脚本提升自动化效率，减少运行时成本。

Comments Findings of the Association for Computational Linguistics: EACL 2026