AI Agent

RailVQA: A Benchmark and Framework for Efficient Interpretable Visual Cognition in Automatic Train Operation

RailVQA: 一个用于自动列车操作中高效可解释视觉认知的基准和框架

Sen Zhang, Runmei Li, Zhichao Zheng, Yuhe Zhang, Jiani Li, Kailun Zhang, Tao Zhang, Wenjun Wu, Qunbo Wang

机构 * School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University（北京交通大学自动化与智能学院） ； School of Software, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学软件学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出RailVQA-bench和RailVQA-CoM，旨在解决ATO中视觉感知与决策推理的高效可解释性问题，通过基准测试和框架提升认知泛化能力与跨领域适应性。

CoE: Collaborative Entropy for Uncertainty Quantification in Agentic Multi-LLM Systems

CoE：协作熵用于代理多语言模型系统中的不确定性量化

Kangkang Sun, Jun Wu, Jianhua Li, Minyi Guo, Xiuzhen Che, Jianwei Huang

专题命中 其他Agent ：agentic(title,comments)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CoE，一种用于多语言模型协作中语义不确定性的信息理论度量，通过结合模型内语义熵和模型间与集均值的差异，提供更准确的不确定性估计，实验表明其在TriviaQA和SQuAD上优于传统基线。

Comments 18 pages, 7 figures, has already published in ICLR workshop "Agentic AI in the Wild: From Hallucinations to Reliable Autonomy"

A Revealed Preference Framework for AI Alignment

为AI对齐的揭示偏好框架

Elchin Suleymanov

机构 * Department of Economics, Mitch Daniels School of Business, Purdue University（普渡大学米奇·丹尼尔斯商学院经济系） 纠错

专题命中 其他Agent ：AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Luca对齐模型，通过揭示偏好技术研究AI是否实现人类偏好，证明在实验室和实地设置中可识别对齐程度。