University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Labels or Preferences? Budget-Constrained Learning with Human Judgments over AI-Generated Outputs

标签还是偏好？在AI生成输出上的人类判断下的预算受限学习

Zihan Dong, Xiaotian Hou, Ruijia Wu, Linjun Zhang

机构 * Rutgers University（罗切斯特大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出PCAL方法，通过半参数推断框架解决AI生成输出中预算受限学习问题，提供统计高效且鲁棒的估计器。

Can LLMs Handle WebShell Detection? Overcoming Detection Challenges with Behavioral Function-Aware Framework

LLMs能否处理WebShell检测？通过行为功能感知框架克服检测挑战

Feijiang Han, Jiaming Zhang, Chuyi Deng, Jianheng Tang, Yunhuai Liu

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Central South University（中南大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 基于行为功能感知框架，研究评估了七种LLM在WebShell检测中的表现，发现大模型精度高但召回率低，提出BFAD框架提升检测性能，F1值平均提升13.82%。

Comments Published as a conference paper at COLM 2025 (The new version has been polished and expanded with more detailed future work ideas)