ACL

Evaluation Pitfalls and Sparsity Limitations in LLM-based Confidence Estimates for Classification

基于大语言模型的分类置信度估计中的评估缺陷与稀疏性限制

Elena Merdjanovska, Omar Zaidan, Andreas Rücklé

机构 * Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

AI总结 该研究指出 LLM 分类置信度估计中 verbalization 方法存在稀疏性缺陷，AUARC 评估的插值选择会影响排名，提出 verbalization logprobs 方法可解决稀疏性并提升 AUARC 且无额外推理成本。

Comments Published at Findings of ACL 2026

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 33424-33435

Causal Evidence Extraction and Triangulation in Crisis Reports using Large Language Models: A ReliefWeb-based Study

基于大型语言模型的危机报告中因果证据提取与三角验证：一项基于ReliefWeb的研究

Yuanjun Zhang, Mourad Oussalah

机构 * University of Oulu（奥卢大学） ； LUT University（拉普兰塔理工大学） 纠错

AI总结 该研究基于ReliefWeb数据，提出两阶段LLM流水线提取危机报告中结构化因果证据，结合上下文保留的三角验证方法，在100份专家标注报告中取得优异性能，为现金援助的食品相关结果提供了高收敛性证据。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 32478-32491, 2026

Learning Sexism Detection Using Multi-Agent Perspectivist Preference Optimization

基于多智能体视角偏好优化的性别歧视检测学习

Hadi Mohammadi, Tina Shahedi, Robert A. Bagheri, Mehdi Dastani, Masoume M. Raeissi

机构 * Utrecht University（乌得勒支大学） ； Wageningen University & Research（瓦赫宁根大学及研究中心） 纠错

AI总结 本研究针对性别歧视检测中标注分歧问题，提出MAP-PO框架，通过聚类标注者并训练对应智能体，结合个体与团队奖励协调智能体，实验验证了聚类训练及团队信号的必要性。

Comments 17 pages, 12 figures, 14 tables. Preprint; under review at EACL 2027 (ACL Rolling Review, August 2026 cycle). Code and data: https://github.com/mohammadi-hadi/MAP-PO

Instruction-Conditioned Exploration for Reinforcement Learning with Self-Distillation to an Unconditioned Policy

基于非对称强化学习与自蒸馏的指令条件探索

Jim Dilkes, Vahid Yazdanpanah, Sebastian Stein

机构 * University of Southampton（南安普顿大学） 纠错

AI总结 该研究针对LLM强化学习中的探索挑战，提出指令条件探索（ICE）方法，结合非对称RL/SD训练目标，使Qwen3-1.7B数学推理性能提升5.0%且长上下文下仍有效。

Comments Submitted to ACL Rolling Review (ARR) May 2026 cycle. OpenReview submission record at https://openreview.net/forum?id=PV945lekMa

Linear-Time and Constant-Memory Text Embeddings Based on Recurrent Language Models

基于循环语言模型的线性时间与常数内存文本嵌入

Tobias Grantner, Emanuel Sallinger, Martin Flechl

机构 * Dynatrace Research（DynaTrace研究） 纠错

AI总结 本文提出基于循环架构的高效文本嵌入方法，通过垂直分块推理策略实现线性时间复杂度和常数内存使用，验证了Mamba2等模型在文本嵌入任务中的有效性。

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), 2026, pages 41459-41481

Revisiting Generalization Across Difficulty Levels: It's Not So Easy

重新审视不同难度层级间的泛化：这并不容易

Yeganeh Kordi, Nihal V. Nayak, Max Zuo, Ilana Nguyen, Stephen H. Bach

机构 * Brown University（布朗大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文研究了LLMs在不同任务难度间泛化的能力，发现训练数据的难度对泛化效果影响有限，强调在训练和评估中需涵盖多种难度以避免风险。

Comments Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Benchmarking and Improving LLM Robustness for Personalized Generation

Chimaobi Okite, Naihao Deng, Kiran Bodipati, Huaidian Hou, Joyce Chai, Rada Mihalcea

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

Comments First draft. First camera-ready version

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025, 2025