EMNLP

AI-Associated Lexical Shifts Across 34 Languages: Cross-Lingual Convergence and Diachronic Uptake in News Writing

AI相关的词汇转变跨越34种语言：新闻写作中的跨语言趋同与历时采纳

Thomas Stephan Juzek

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

AI总结 通过分析34种语言的新闻语料，使用GPT-4.1续写诊断方法，发现AI过度使用的词汇在跨语言中呈现语义趋同，且ChatGPT发布后这些词汇的使用频率显著增加。

Comments 19 pages (9-page main body, plus references and appendices), 3 figures; ACL ARR reviewed, committed to EMNLP 2026

SURGE: On the Potential of Large Language Models as General-Purpose Surrogate Code Executors

SURGE: 大型语言模型作为通用代理代码执行器的潜力

Bohan Lyu, Siqiao Huang, Zichen Liang

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua（清华大学计算机科学与技术系） ； Institute for Interdisciplinary Information Sciences (IIIS), Tsinghua（清华大学交叉信息研究院） 纠错

AI总结 提出SURGE基准，包含1160个问题覆盖8个关键方面，通过评估21个开源和专有LLM，研究其作为代码执行预测代理模型的可行性、扩展律、数据效率和预测准确性。

Journal ref Proceedings of The 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

By Their Fruits You Will Know Them: Comparing Formalizations of Law by the Decisions They Encode

凭其果实，你们将认识它们：通过编码的决策比较法律的形式化

Julius Vernie, Matthias Grabmair

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

AI总结 提出一种系统方法，通过SAT求解器枚举不同形式化在边缘案例上的分歧，并转化为具体事实场景，以比较同一法律条款的不同形式化，应用于九个前沿LLM生成的十个欧盟条款形式化，发现行为分歧与结构一致性基本不相关。

Comments 23 pages, 17 figures, submitted to EMNLP PROC 2026

IterInject: Indirect Prompt Injection Against LLM Agents via Feedback-Guided Iterative Optimization

IterInject: 通过反馈引导的迭代优化实现对LLM智能体的间接提示注入

Zixuan Chen, Jiaxiang Chen, Li Luo, Ke Xu, Xiaoxiang Huang, Tanfeng Sun, Xinghao Jiang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 提出IterInject框架，通过规则诊断器和LLM优化器迭代优化对抗载荷，实现对LLM智能体的间接提示注入攻击，在多个基准和实际系统中显著优于现有方法，并揭示了注意力介导的阈值机制。

Comments Submitted to EMNLP 2026

Adaptive Preference Optimization with Uncertainty-aware Utility Anchor

基于不确定性感知效用锚点的自适应偏好优化

Xiaobo Wang, Zixia Jia, Jiaqi Li, Qi Liu, Zilong Zheng

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（人工智能研究院，合肥综合性国家科学中心） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） 纠错

AI总结 提出一种通用离线偏好优化框架UAPO，通过引入锚点函数估计偏好数据标注的不确定性，支持非配对数据训练，提升数据利用效率和训练鲁棒性。

Comments Accepted by EMNLP 2025 Findings