ACL

Reasoning Up the Instruction Ladder for Controllable Language Models

在指令阶梯上推理以实现可控语言模型

Zishuo Zheng, Vidhisha Balachandran, Chan Young Park, Faeze Brahman, Sachin Kumar

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学计算机科学与工程系） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） 纠错

AI总结 通过将指令层级解析重构为推理任务，并构建VerIH数据集进行轻量级强化学习，使模型能优先处理高层级指令，在冲突场景下提升约20%的指令遵循准确率，并增强对越狱和提示注入的鲁棒性。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 39332-39354

K-Merge: Online Continual Merging of Adapters for On-device Large Language Models

K-Merge: 面向设备端大语言模型的在线持续适配器合并

Donald Shenaj, Ondrej Bohdal, Taha Ceritli, Mete Ozay, Pietro Zanuttigh, Umberto Michieli

机构 * Samsung R&D Institute UK（三星英国研发中心） ； University of Pisa（比萨大学） ； University of Padova（帕多瓦大学） 纠错

AI总结 针对设备端大语言模型在线持续合并LoRA适配器的问题，提出一种无数据、计算高效的策略，在存储和计算受限下选择并合并新适配器，同时保持已有任务性能。

Comments ACL 2026 Main Conference, Long Paper (Oral)