NVIDIA（英伟达）

AEVAL: From Anecdotal to Deterministic Testing for Agentic Skill Workflows

AEVAL：从轶事性到确定性的智能体技能工作流测试

Tejas Singh Anand, Yuet Ying Christina Wang, Wanting Jiang, Steve Masson, Tian Zheng, Bingjie Zhou

机构 * nvidia（NVIDIA公司） 纠错

AI总结 研究针对智能体技能工作流测试缺乏确定性和可重复性的问题，提出AEVAL框架，通过执行器与评分器分离等方法，实现确定性、可重复的测试，给出分层修复建议，能将虚假通过率转换为可重复失败信号并记录修复过程。

Comments 8 pages, 1 figure, 1 table, accepted at the ICML 2026 Workshop on Statistical Frameworks for Uncertainty in Agentic Systems

PACE: Persona Adaptation through Conversational Elicitation in Human-Robot Interaction

PACE：通过人机交互中的对话启发实现角色适应

Peizhen Li, Longbing Cao, Megani Rajendran, Timothy Liu, Aik Beng Ng, Simon See

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 研究如何让类人机器人有可适应角色，提出PACE框架，通过用户问答动态生成角色，经提高结构化提示，经系统集成转化为行为，实证评估显示其对人机交互多方面有积极影响，为部署个性化等身份开辟途径。

Comments 8 pages, 5 figures

The Cognitive Kardashev Scale: Quantifying the Material Envelope of Civilisational Computation

认知卡尔达肖夫指数：量化文明计算所需的物质外壳

Sachin Sharma

机构 * NVIDIA ； OpenAI ； Stargate ； Terafab 纠错

AI总结 基于卡尔达肖夫指数，提出认知卡尔达肖夫指数，通过功率、认知占比、能量效率和人脑处理速率量化不同等级文明可支持的AI级计算量，并给出当前人类水平及未来轨迹。

FVRuleLearner: Operator-Level Reasoning Tree (Op-Tree)-Based Rules Learning for Formal Verification

FVRuleLearner：基于操作级推理树（OP-Tree）的规则学习用于形式验证

Lily Jiaxin Wan, Chia-Tung Ho, Yunsheng Bai, Cunxi Yu, Ghaith Bany Hamad, Deming Chen, Haoxing Ren

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； NVIDIA（英伟达） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

AI总结 本文提出FVRuleLearner，通过操作级推理树模型，提升形式验证中SVA操作符选择的准确性和效率，显著提高语法和功能正确性。

Comments Accepted to IEEE VTS'26