EMNLP

Closing the Auto-Research Loop: An AI Co-Scientist for Production Search Ranking

关闭自动研究循环：面向生产搜索排名的AI合作科学家

Liwei Wu, Cho-Jui Hsieh

机构 * Trip.com Group（Trip.com集团） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出AI合作科学家框架，通过LLM代理与云计算集成，自动迭代生成想法、实现代码、进行GPU实验并分析结果，在搜索排名任务中带来额外+0.083%离线增益。

Comments Submitted to EMNLP for review on June 14, 2026

Towards Advanced Mathematical Reasoning for LLMs via First-Order Logic Theorem Proving

迈向基于一阶逻辑定理证明的大语言模型高级数学推理

Chuxue Cao, Mengze Li, Juntao Dai, Jinluan Yang, Zijian Zhao, Shengyu Zhang, Weijie Shi, Chengzhong Liu, Sirui Han, Yike Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对大语言模型在多步一阶逻辑数学推理中的困难，提出DREAM方法，通过公理驱动策略多样化和子命题错误反馈提升推理多样性和正确性，在定理证明数据集上性能提升0.6%-6.4%。

Comments Accepted by EMNLP 25

Hidden Ghost Hand: Unveiling Backdoor Vulnerabilities in MLLM-Powered Mobile GUI Agents

隐藏的幽灵之手：揭示MLLM驱动的移动GUI代理中的后门漏洞

Pengzhou Cheng, Haowen Hu, Zheng Wu, Zongru Wu, Tianjie Ju, Zhuosheng Zhang, Gongshen Liu

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Huawei Inc.（华为公司） 纠错

AI总结 本研究提出AgentGhost框架，通过组合目标和交互层触发器，利用监督对比学习和微调注入后门，在移动GUI代理中实现高成功率和隐蔽性，攻击准确率达99.7%。

Comments EMNLP-Findings 2025 (Correcting model settings)

From ASR to ASP: Evaluating Prompt Attack Vulnerabilities Against Open-Source LLMs

从ASR到ASP：评估针对开源大语言模型的提示攻击漏洞

Jiawen Wang, Pritha Gupta, Ivan Habernal, Eyke Hüllermeier, Xiaoxue Gao, Nancy F. Chen

机构 * LMU Munich（慕尼黑莱茵恩大学） ； RUB Bochum（波恩鲁姆大学） ； MCML ； A*STAR（新加坡科技研究局） 纠错

AI总结 提出攻击成功概率（ASP）指标，评估14个开源和3个闭源LLM对提示注入攻击的脆弱性，发现催眠攻击可达约90% ASP，忽略前缀攻击可突破所有开源模型。

Comments 8 pages, 2 figures, EMNLP 2026 under review