Princeton University（普林斯顿大学）

Query Timing Produces Opposite Positional Biases Between LLMs and Humans

查询时机在大型语言模型（LLMs）与人类之间产生相反的位置偏差

Jasin Cekinmez, Addison J. Wu, Thomas L. Griffiths

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 该研究探究查询时机对LLMs和人类位置偏差的影响，发现二者存在差异，且新LLMs的位置偏差比前代更显著。

Comments Entropic Award (Top 3 Paper), ICBINB @ ICLR 2026

Similarity All The Way Up: Multilingual Generalization in LLMs Relies on Language-Level Similarity Structures

一路相似：大语言模型中的多语言泛化依赖于语言层面的相似性结构

Supantho Rakshit, Adele Goldberg, Henry Conklin

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型多语言泛化能力，通过借鉴认知科学，探究其对不同语言层次相似性结构的捕捉，发现潜在表示能恢复印欧语系语言家族树结构，且模型反映语言相似性程度与XNLI表现相关，扩展了相似性驱动泛化工作。

Comments Accepted for oral presentation at CogSci 2026 (48th Annual Meeting of the Cognitive Science Society), Rio de Janeiro. 8 pages, 3 figures