University of Washington（华盛顿大学）

One Form to Transfer Them All: Pretraining Multilingual Language Models Beyond Native Orthography

一种实现跨语言迁移的统一形式：超越原生正字法的多语言语言模型预训练

Muge Zhang, Aaron Jencks, Krishna Badikela, Yulia Tsvetkov, Sachin Kumar

机构 * Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文通过系统对比三种输入表示，发现罗马化预训练可实现最强跨语言迁移，且优势随模型规模增大而扩大，提出多语言模型应将罗马化作为预训练核心设计选择的结论。

Comments EMNLP 2026 (Main Conference). 9 pages, 6 figures (plus appendix)

iOSPointMapper: RealTime Pedestrian and Accessibility Mapping with Mobile AI

iOSPointMapper: 基于移动AI的实时行人及可达性制图

Himanshu Naidu, Yuxiang Zhang, Sachin Mehta, Anat Caspi

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Paul G. Allen School of Computer Science and Engineering（保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 iOSPointMapper通过移动AI实现实时人行道制图，结合语义分割、LiDAR和GPS数据，提供隐私保护的数据收集与多模式交通数据整合，提升行人基础设施的可达性。

Comments Presented at the Transportation Research Board (TRB) 105th Annual Meeting, 2026. Revised manuscript with expanded methodology descriptions, clarified feature localization procedure, minor corrections and formatting updates

Steering Multimodal Large Language Models Decoding for Context-Aware Safety

面向上下文感知安全的多模态大语言模型解码引导

Zheyuan Liu, Zhangchen Xu, Guangyao Dou, Xiangchi Yuan, Zhaoxuan Tan, Radha Poovendran, Meng Jiang

机构 * University of Notre Dame（notre dame 大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型安全对齐的平衡难题，提出SafeCoDe解码框架，通过两阶段机制优化上下文敏感的弃权行为，在多基准实验中有效提升安全性能且保留模型有用性。

Comments EMNLP 2026 Main