Northeastern University（东北大学）

Neighborhood Stability as a Measure of Nearest Neighbor Searchability

邻域稳定性作为最近邻搜索性的度量

Thomas Vecchiato, Sebastian Bruch

机构 * University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark（哥本哈根大学） ； Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学） 纠错

AI总结 本文提出两种度量方法，用于评估数据集是否可通过基于聚类的近似最近邻搜索进行搜索，且不依赖特定距离函数。

MerLean: An Agentic Framework for Autoformalization in Quantum Computation

MerLean：一个用于量子计算自动形式化的代理框架

Yuanjie Ren, Jinzheng Li, Yidi Qi

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 MerLean通过自动化形式化框架将量子计算论文中的数学语句转化为Lean代码并回译为可读格式，实现端到端验证，为同行评审和合成数据训练提供实用工具。

Standardizing the Measurement of Text Diversity: A Tool and a Comparative Analysis of Scores

标准化文本多样性测量：一种工具和评分的比较分析

Chantal Shaib, Venkata S. Govindarajan, Joe Barrow, Jiuding Sun, Alexa F. Siu, Byron C. Wallace, Ani Nenkova

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Pattern Data（Pattern Data公司） ； Ithaca College（伊特纳学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种标准化文本多样性测量工具，通过开源包和交互平台分析文本重复，发现压缩算法与n-gram同质性评分相似，且多种指标组合能有效报告文本多样性。

Comments AACL 2025

Randomized Masked Finetuning: An Efficient Way to Mitigate Memorization of PIIs in LLMs

随机掩码微调：一种缓解LLM中PII记忆的有效方法

Kunj Joshi, David A. Smith

机构 * Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学科里学院计算机科学学院） 纠错

AI总结 本文提出随机掩码微调方法，有效减少LLM中PII记忆，同时保持模型性能，通过实验验证其在隐私保护和效用之间的平衡。