New York University（纽约大学）

VERA-8B: Evidence-Grounded Audit Risk Reasoning from SEC Filings

VERA-8B：基于SEC文件的证据支撑审计风险推理模型

Menghan Liu, Elynn Chen

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 该研究推出端到端审计推理系统VERA-8B，统一SFT与GRPO实现证据支撑审计推理，引入弃权机制，设计AuditBridge实现原始文件到可用报告的转换，性能优于基线模型。

Focus Where It Counts: A Salience-Driven Vision-Language Model for Low Vision Assistance

聚焦关键之处：面向低视力辅助的显著性驱动视觉-语言模型

Jiazhao Liang, Hao Huang, Shuaihang Yuan, Congcong Wen, Geeta Chandra Raju Bethala, Giles Hamilton-Fletcher, Yu Hao, John-Ross Rizzo, Mengyu Wang, Anthony Tzes, Yi Fang

机构 * New York University Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； NYU Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院） ； NYU Langone Health（纽约大学兰贡医疗中心） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 针对现有视觉-语言模型未建模人类感知优先级的问题，提出显著性驱动的Salience-LLaVA模型，构建三个显著性数据集并引入SCMI评估，部署于辅助眼镜实现低视力辅助。

AI Models Can Predict and Collaboratively Modulate Human Memory Search

人工智能模型可预测并协同调节人类的记忆搜索

Eric Lacosse, Mariana Duarte, Graham Todd, Peter M. Todd, Daniel C. McNamee

机构 * Champalimaud Research（尚帕利莫德研究院） ； Champalimaud Centre for Restorative Neurotechnology（尚帕利莫德修复神经技术中心） ； New York University Tandon（纽约大学坦登工程学院） ； Indiana University（印第安纳大学） 纠错

AI总结 该研究探索LLMs在语义记忆搜索中追踪增强人类心理轨迹的能力，通过语义流畅性任务验证，发现LLMs追踪预测人类记忆轨迹的能力优于其他人类。

Comments 18 pages, 5 figures; includes Supplementary Information

Closing the Operational Gap in Semantic Caching

缩小语义缓存中的校准差距

Aditeya Baral, Radoslav Ralev, Iliya Sotirov Zhechev, Srijith Rajamohan, Jen Agarwal

机构 * New York University（纽约大学） ； Redis（Redis公司） 纠错

AI总结 针对语义缓存系统中离线指标与部署性能的差距，提出P-CHR AUC和CRR指标，发现校准差距由训练目标主导，模型选择本质是校准问题。

Comments 24 pages, 2 figures. Source code: this https URL (https://github.com/aditeyabaral/operational-gap-semantic-caching). Models and Datasets: this https URL (https://huggingface.co/redis). Accepted at EMNLP 2026, Industry Track

Persuasion Index: A Theory-Guided Framework for Persuasion Analysis

说服指数：一个理论指导的说服分析框架

Liancheng Gong, Zhiyang Wang, Yiwei Xu, Julia Mendelsohn

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 提出基于心理学和传播学理论的15维说服指数（PI）及55个子特征实现，在四个数据集上验证其能解释说服相关修辞模式，并提供轻量级预测信号。

Comments EMNLP 2026 Main Conference

Beyond the Rosetta Stone: Unification Forces in Generalization Dynamics

超越罗塞塔石碑：泛化动态中的统一力量

Carter Blum, Katja Filippova, Ann Yuan, Asma Ghandeharioun, Julian Zimmert, Fred Zhang, Jessica Hoffmann, Tal Linzen, Martin Wattenberg, Lucas Dixon, Mor Geva

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本研究通过在合成多语言数据集上训练小型Transformer模型，揭示了LLMs跨语言知识迁移困难的原因，提出了统一表征视角，为改善LLMs跨语言迁移提供了方法。

Comments Accepted at COLM 2026