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2026-08-14 至 2026-08-14 共收录 2 篇

2608.13167 2026-08-14 cs.CV cs.AI cs.CL cs.LG 新提交

TRAPSBench: Vision-Language Models Encode but Fail to Express Epistemic Restraint

TRAPSBench：视觉-语言模型可编码认知约束却无法表达

Fnu Pramono, John Cai, Sourabh Kulkarni

机构 * Meta Superintelligence Labs（元超级智能实验室）； Reflection AI（反射人工智能公司）

AI总结研究针对视觉-语言模型的认知约束表达问题，构建TRAPSBench基准并提出PECS指标，发现模型可感知不确定性却难表达，瓶颈在表达，需输出阶段干预。

Comments 10 Pages excluding Reference and Appendix, Published at COLM 2026

2608.12426 2026-08-14 cs.AI cs.CL 新提交

大语言模型能遵循指令，但无法同时遵循太多：组合约束满足中的相变

Mariya I. Vasileva

机构 * Meta Superintelligence Labs（元超级智能实验室）

AI总结本研究提出约束饱和评估基准，发现大语言模型在同时遵循5-6个以上指令约束时可靠性崩溃，不同类型约束的性能下降幅度存在差异，失败呈近独立的乘法累积效应。

Comments 35 pages, 7 figures, 13 tables. Reviewed in the ARR May 2026 cycle

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