ACL

Investigating Training and Generalization in Faithful Self-Explanations of Large Language Models

探究大语言模型忠实自解释的训练与泛化

Tomoki Doi, Masaru Isonuma, Hitomi Yanaka

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Riken（理化学研究所） ； Tohoku University（东北大学） ； NII LLMC（日本信息处理学会大语言模型委员会） 纠错

AI总结 本研究通过训练提升大语言模型的自解释忠实性，并验证其在不同任务和风格中的泛化能力。

Comments To appear in the Proceedings of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop (AACL-SRW 2025)

Self-Improvement Towards Pareto Optimality: Mitigating Preference Conflicts in Multi-Objective Alignment

迈向帕累托最优的自我改进：缓解多目标对齐中的偏好冲突

Moxin Li, Yuantao Zhang, Wenjie Wang, Wentao Shi, Zhuo Liu, Fuli Feng, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出一种自我改进的DPO框架，通过生成帕累托最优响应缓解多目标对齐中的偏好冲突，提升模型在帕累托前沿的优化效果。

Comments ACL findings (2025)

From Isolates to Families: Using Neural Networks for Automated Language Affiliation

从孤立语到语系：利用神经网络进行自动语言归属

Frederic Blum, Steffen Herbold, Johann-Mattis List

机构 * Department of Linguistic and Cultural Evolution, Max-Planck Institute for Evolutionary Anthropology（语言与文化进化部门，马克斯·普朗克进化人类学研究所） ； University of Passau, Chair of Multilingual Computational Linguistics（帕绍大学，多语计算语言学教授团） ； University of Passau, Chair of AI Engineering（帕绍大学，人工智能工程教授团） 纠错

AI总结 本文提出利用神经网络模型，通过词汇和语法数据自动分类语言归属，展示模型在识别语言关系和辅助语言归属研究中的应用。

Comments Submitted to the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Vienna, Austria

Bridging Relevance and Reasoning: Rationale Distillation in Retrieval-Augmented Generation

弥合相关性与推理：检索增强生成中的推理蒸馏

Pengyue Jia, Derong Xu, Xiaopeng Li, Zhaocheng Du, Xiangyang Li, Yichao Wang, Yuhao Wang, Qidong Liu, Maolin Wang, Huifeng Guo, Ruiming Tang, Xiangyu Zhao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

AI总结 RADIO通过推理提取和基于推理的对齐方法，弥合检索增强生成中重排器与生成器之间的相关性差距。

Comments Accepted to ACL 25 Findings

Golden Touchstone: A Comprehensive Bilingual Benchmark for Evaluating Financial Large Language Models

黄金触点：一种全面的双语基准，用于评估金融大语言模型

Xiaojun Wu, Junxi Liu, Huanyi Su, Zhouchi Lin, Yiyan Qi, Chengjin Xu, Jiajun Su, Jiajie Zhong, Fuwei Wang, Saizhuo Wang, Fengrui Hua, Jia Li, Jian Guo

机构 * IDEA Research（IDEA研究机构） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Nanjing University（南京大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； DataArcTech Ltd.（DataArcTech有限公司） 纠错

AI总结 本研究提出Golden Touchstone双语基准，用于全面评估金融大语言模型的性能，通过对比分析揭示模型在处理复杂金融信息时的优势与局限。

Comments Published in Findings of EMNLP 2025

Journal ref In Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025, pages 22544-22560, Suzhou, China. Association for Computational Linguistics

CAuSE: Decoding Multimodal Classifiers using Faithful Natural Language Explanation

CAuSE：利用忠实的自然语言解释解码多模态分类器

Dibyanayan Bandyopadhyay, Soham Bhattacharjee, Mohammed Hasanuzzaman, Asif Ekbal

机构 * Indian Institute of Technology Patna（印度理工学院帕纳瓦分校） ； Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学） 纠错

AI总结 CAuSE提出了一种生成多模态分类器忠实自然语言解释的新框架，通过因果抽象和交换干预提升解释的因果忠实性，并在多模态设置中验证其有效性。

Comments Accepted at Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL). Pre-MIT Press publication version

LLMs are Biased Evaluators But Not Biased for Retrieval Augmented Generation

LLMs是偏向评估者但不偏向检索增强生成

Yen-Shan Chen, Jing Jin, Peng-Ting Kuo, Chao-Wei Huang, Yun-Nung Chen

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

AI总结 研究发现LLM在RAG框架中无自我偏好，但事实准确性显著影响输出。

Comments 15 pages, 14 tables, 5 figures Accepted to ACL Findings 2025