大模型对齐与安全

Generative Augmentation of Imbalanced Flight Records for Flight Diversion Prediction: A Multi-objective Optimisation Framework

生成性增强不平衡航班记录以预测航班改道：一种多目标优化框架

Karim Aly, Alexei Sharpanskykh, Jacco Hoekstra

机构 * Control and Operations, Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology (TU Delft)（控制与运营，航空航天工程学院，代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出多目标优化框架，利用生成模型增强历史航班数据，提升航班改道预测的准确性和模型训练效果。

Comments 12 pages, 18 figures. Published in Aerospace Science and Technology

Journal ref Aerospace Science and Technology (2026), 113224

When Direct Prediction Fails: Evidence from LLM-Based Misinformation Risk Evaluation

超越表面判断：LLM生成虚假信息的人类基础风险评估

Zonghuan Xu, Xiang Zheng, Yutao Wu, Xingjun Ma

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海市多模态具身人工智能重点实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Deakin University（迪肯大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究LLM生成虚假信息的风险评估，发现LLM法官在整体评分、项目排序和信号依赖上与人类存在显著差异，且法官间一致性高于人类读者，表明内部一致性不能作为读者反应代理的有效证据。

Comments 9 pages, 1 figure. Substantially revised and reorganized version of arXiv:2604.06820 based on the same study and data; adds stricter participant filtering, held-out prediction analyses, and additional robustness checks

MMGraphRAG: Bridging Vision and Language with Interpretable Multimodal Knowledge Graphs

MMGraphRAG: 通过可解释的多模态知识图谱弥合视觉与语言的鸿沟

Xueyao Wan, Hang Yu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MMGraphRAG通过引入可解释的多模态知识图谱，解决多模态场景下的实体链接和跨模态推理问题，实现最先进的多模态信息处理性能。

Li-ViP3D++: Query-Gated Deformable Camera-LiDAR Fusion for End-to-End Perception and Trajectory Prediction

Li-ViP3D++：基于查询的可变形相机-激光雷达融合用于端到端感知与轨迹预测

Matej Halinkovic, Nina Masarykova, Alexey Vinel, Marek Galinski

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Slovak University of Technology（斯洛伐克技术大学） ； Halmstad University（哈马比大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Li-ViP3D++通过引入查询门控可变形融合技术，实现了端到端感知与轨迹预测，提升了自动驾驶系统的鲁棒性和效率。

Comments Published in IEEE Access. The version of record is available at DOI: 10.1109/ACCESS.2026.3709080

Journal ref IEEE Access, vol. 14, pp. 102999-103012, 2026

Data-Efficient Curation for Multimodal Reasoning under Fixed Training Protocols

固定训练协议下多模态推理的数据高效整理

Yosub Shin, Michael Buriek, Boris Sobolev, Pavel Bushuyeu, Vikas Kumar, Haoyang Xu, Samuel Watson, Igor Molybog

机构 * University of Hawai'i at M\=anoa, Honolulu, HI, USA 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究固定协议微调下多模态推理的数据整理，以NeurIPS 2025 DCVLR挑战为测试平台，分析多种因素对推理准确性的影响，发现对齐源语料库的难度过滤增益最强，为数据受限的多模态推理微调提供经验方法。

DSBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating External and In-Cabin Risks

DSBench：用于评估外部和车内风险的综合基准测试

Xianhui Meng, Yuchen Zhang, Zhijian Huang, Zheng Lu, Ziling Ji, Yandan Lin, Yaoyao Yin, Hongyuan Zhang, Wei Zhou, Guangfeng Jiang, Li Zhang, Long Chen, Hangjun Ye, Jun Liu, Xiaoshuai Hao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Fudan University（复旦大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对视觉语言模型在安全关键场景适用性未充分探索的问题，引入DSBench综合基准测试，涵盖外部与车内风险，分多类别。评估发现模型在复杂情况下降，构建数据集微调可提升性能，推动自动驾驶技术发展，相关资源将公开。

Lost in Transmission: An Information-Theoretic Account of Unsupervised Software Traceability

传输中迷失：无监督软件可追溯性的信息论解释

Daniel Rodriguez-Cardenas, David N. Palacio, Logan Fecko, Kevin Moran, Denys Poshyvanyk

机构 * Microsoft Redmond, WA, USA（微软红mond分部） ； University of Central Florida Orlando, FL, USA（中央佛罗里达大学奥兰多分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究无监督软件可追溯性，引入信息论框架TraceXplainer，利用自信息和互信息量化工件信息及对齐，经行业数据集实证分析，揭示信息不平衡与技术约束，建议转向以数据为中心的工程，为从业者提供评估及改进见解。

Can We Trust Item Response Theory for AI Evaluation?

我们能信任项目反应理论进行人工智能评估吗？

Han Jiang, Sunbeom Kwon, Jinwen Luo, Ziang Xiao, Susu Zhang

机构 * Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨项目反应理论（IRT）用于人工智能评估的可靠性，利用六个大语言模型基准模拟响应矩阵，比较四种估计工具，评估IRT在多方面的表现，发现经典估计器在大型基准中可能不可行，可扩展估计器在特定模型集下可能产生不可靠推断。

OmniFood-Bench: Evaluating VLMs for Nutrient Reasoning and Personalized Health Advice

OmniFood-Bench：评估用于营养推理和个性化健康建议的视觉语言模型

Qian Jiang, Zhecheng Shi, Jingpu Yang, Zirui Song, Miao Fang

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 介绍OmniFood-Bench基准评估用于营养推理和个性化健康建议的VLMs，基于MM-Food-100K数据集，评估其三种能力，实验发现模型在菜品命名与质量估计等方面存在“语义-物理差距”，为公共卫生自主智能体建立可信度标准。

Crayotter: Traceable Multi-Agent Workflows for Long-Form Video Editing

Crayotter: 用于长视频编辑的可追踪多智能体工作流

Lecheng Yan, Yichong Zhang, Xiantao Xu, Jianze Lin, Ben Pan, Xiaoyu Zheng, Jiawei Qian, Anqi Wu, Jiahui Geng, Ruizhe Li, Fengyu Cai, Jingcheng Niu, Raymond Li, Wenxi Li, Chenyang Lyu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Crayotter，一个开源多模态多智能体系统，通过三阶段工作流（材料准备、基于工件的编辑研究、工具驱动的执行）实现长视频编辑的可追踪性和选择性修订，在人类评估中优于基线方法。

Comments 10 pages, 5 figures

Pretrained Event Classification Model for High Energy Physics Analysis

用于高能物理分析的预训练事件分类模型

Joshua Ho, Benjamin Ryan Roberts, Shuo Han, Haichen Wang

机构 * Department of Physics, University of California, Berkeley, CA 94720（加州大学伯克利分校物理系） ； Physics Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley CA 94720（伯克利国家实验室物理部） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于图神经网络的预训练事件分类模型，通过1.2亿个模拟质子-质子碰撞事件学习通用表示，验证其在不同模拟框架下的泛化能力，并通过微调提升分类性能与效率。

Comments 13 pages, 2 figures

Journal ref JINST 21 (2026) P08006

MSQA: A Natively Sourced Multilingual and Multicultural SimpleQA Benchmark

MSQA：一个原生来源的多语言多文化SimpleQA基准

Xianru Chen, Yukai Huang, Mingxiang Chen, Xinping Lei, Fangbing Deng, Jin Chen, Ge Zhang, Wenhao Huang, Jiaheng Liu

机构 * M-A-P ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出MSQA基准，包含1064个原生问题覆盖11种语言和5个文化维度，评估18个LLM发现文化能力随预训练暴露程度下降，且推理时补救措施无效。

Comments Due to the company's data approval issue, we need to withdraw the article

How Inference Compute Shapes Frontier LLM Evaluation

推理计算如何塑造前沿LLM评估

Jessica McFadyen, Ole Jorgensen, Harry Coppock, Kevin Wei, Cozmin Ududec

机构 * UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过控制推理计算量（如token预算、上下文压缩和重复提交）评估12个前沿语言模型，发现更大计算量显著提升性能，固定预算评估低估模型能力，且不同基准对推理扩展方法敏感。

Comments 34 pages, 4 figures

Addressing Benchmarking Gaps in Large Language Models for Health and Medicine with Dynamic Red-Teaming

超越基准：动态、自动和系统化的红队代理用于可信的医疗语言模型

Jiazhen Pan, Bailiang Jian, Paul Hager, Yundi Zhang, Che Liu, Friederike Jungmann, Hongwei Bran Li, Julian Canisius, Chenyu You, Junde Wu, Jiayuan Zhu, Fenglin Liu, Yuyuan Liu, Niklas Bubeck, Moritz Knolle, Chen, Chen, Christian Wachinger, Zhenyu Gong, Cheng Ouyang, Georgios Kaissis, Benedikt Wiestler, Daniel Rueckert

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； TUM University Hospital（慕尼黑技术大学医院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Stony Brook University（史泰兹布鲁克大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DAS红队框架，通过动态压力测试揭示医疗语言模型在鲁棒性、隐私、偏见和幻觉方面的潜在风险，发现高静态基准性能与低动态可靠性之间的'基准差距'。

JEEVHITAA -- An HCAI Ecosystem to Support Collective Care

JEEVHITAA -- 一个端到端的HCAI系统以支持集体护理

Shyama Sastha Krishnamoorthy Srinivasan, Harsh Pala, Mohan Kumar, Pushpendra Singh

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 JEEVHITAA是一个端到端的HCAI系统，通过角色感知的信息共享和可验证的数据流支持多主体护理网络的协调与可信决策。

Comments 33 pages, 7 figures, 3 tables, 2 algorithms, 1 ontology description. Preprint of work under review

When Machine Unlearning Meets Retrieval-Augmented Generation (RAG): Keep Secret or Forget Knowledge?

当模型遗忘遇上检索增强生成（RAG）：保守秘密还是遗忘知识？

Shang Wang, Tianqing Zhu, Dayong Ye, Wanlei Zhou

机构 * School of Computer Science, University of Technology Sydney（悉尼科技大学计算机科学学院） ； Faculty of Data Science, City University of Macau（澳门城市大学数据科学学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：harmlessness(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型训练中敏感信息保留问题，提出基于检索增强生成（RAG）技术的轻量级行为遗忘框架，通过修改外部知识库模拟遗忘，经实验验证该方法符合五个关键遗忘标准，还可扩展到多模态模型和智能体。

Comments This paper is accepted by IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing 2025. The source code is available at \url{https://github.com/shihe98/RAG_Unlearning}

Cross-Cluster Weighted Forests

跨簇加权森林

Maya Ramchandran, Rajarshi Mukherjee, Giovanni Parmigiani

机构 * Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛T.H. 柏林公共卫生学院） ； Dana-Farber Cancer Institute（达纳-法伯癌症研究所） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对生物应用数据异质性问题，提出跨簇加权森林（CCWF）方法，通过无监督聚类、在各簇拟合随机森林并加权组合，理论分析表明其更准确，模拟和实际数据验证其性能比经典随机森林高30%-40%。

Comments 9 pages, 3 figures, 1 table

NAVER LABS System Re-implementation for the IWSLT 2026 Instruction-Following Task

用于IWSLT 2026指令跟随任务的NAVER LABS系统重新实现

Anand Kamble, Aniket Tathe

机构 * NAVER LABS（NAVER实验室） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究为IWSLT 2026共享任务重新实现NAVER LABS系统，采用规定组件，保留三阶段方法，构建合成示例用于微调，其主要模型在EN-ZH语音翻译和英语SQA任务中取得了一定成绩。

From Reward-Hack Activations to Agentic Risk States: Context-Calibrated Mechanistic Monitoring in LLM Agents

从奖励黑客激活到智能体风险状态：LLM智能体中的上下文校准机制监控

Patrick Wilhelm, Odej Kao

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过分析ReAct风格智能体在Gameable ALFWorld和WebShop环境中的奖励黑客行为，提出结合激活状态、熵和决策上下文的上下文校准监控方法，以更准确评估智能体风险。

Advancing Multimodal Judge Models through a Capability-Oriented Benchmark and MCTS-Driven Data Generation

通过能力导向的基准和MCTS驱动的数据生成推进多模态评判模型

Zeyu Chen, Huanjin Yao, Ziwang Zhao, Min Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出M-JudgeBench和Judge-MCTS框架，通过能力导向的基准和MCTS驱动的数据生成提升多模态评判模型的评估能力。

QwenPaw-Data: Bridging Facts, Methodology, and Execution for Autonomous Enterprise Data Analytics

QwenPaw-数据：为自主企业数据分析搭建事实、方法与执行的桥梁

Tianjing Zeng, Yuntao Hong, Zhongjun Ding, Dandan Liu, Yinan Mei, Yunxiang Su, Yiming Wang, Xiaojian Zhang, Jingyu Zhu, Junhao Zhu, Zhuowen Liang, Jiazhen Peng, Lianggui Weng, Zhihao Ding, Kerui Yi, Qifeng Wang, Rong Zhu, Bolin Ding, Liyu Mou, Jingren Zhou

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对企业数据分析在开放环境的特性，提出QwenPaw-Data系统，通过整合异构资产、转化自然语言请求为工作流，架构含三个协作子系统，实验证明该系统提升了数据访问和分析质量，为企业数据智能体提供基础。

OSWorld 2.0: Benchmarking Computer Use Agents on Long-Horizon Real-World Tasks

OSWorld2.0：在长时域真实世界任务上基准测试计算机使用智能体

Mengqi Yuan, Zilong Zhou, Xinzhuang Xiong, Weiming Wu, Jiayang Sun, Jiamin Song, Kaiqian Cui, Bowen Wang, Haoyuan Wu, Yitong Li, Dunjie Lu, Haikong Lu, Qi Zhen, Xinyuan Wang, Jiaqi Deng, Yuhao Yang, Cheng Chen, Boyuan Zheng, Alex Su, Xiao Yu, Hao Zou, Saaket Agashe, Xing Han Lu, Manpreet Kaur, Zhengyang Qi, Vincent Sunn Chen, Frederic Sala, Dayiheng Liu, Junyang Lin, Zhou Yu, Yu Su, Siva Reddy, Xin Eric Wang, Peng Qi, Tianbao Xie, Tao Yu

机构 * XLANG Lab（XLANG实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出OSWorld 2.0基准，包含108个长时域计算机使用工作流，通过复杂真实任务揭示当前智能体在约束跟踪、动态信息处理等方面的局限，最佳模型仅完成20.6%任务。

Comments 68 pages, 42 figures. Equal contribution: Mengqi Yuan, Zilong Zhou, and Xinzhuang Xiong

APPLV: Adaptive Planner Parameter Learning from Vision-Language-Action Model

APPLV: 从视觉-语言-动作模型中自适应学习规划器参数

Yuanjie Lu, Beichen Wang, Zhengqi Wu, Yang Li, Xiaomin Lin, Chengzhi Mao, Xuesu Xiao

机构 * Department of Computer Science, George Mason University（计算机科学系，乔治·马歇尔大学） ； Department of Engineering Science, University of South Florida（工程科学系，佛罗里达州立大学） ； Department of Computer Science, Rutgers University（计算机科学系，罗格斯大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出APPLV，通过从视觉-语言-动作模型中自适应学习规划器参数，提升移动机器人在受限环境中的导航性能与泛化能力。

JADE: Expert-Grounded Dynamic Evaluation for Open-Ended Professional Tasks

JADE：面向开放式专业任务的专家基础动态评估

Lanbo Lin, Jiayao Liu, Tianyuan Yang, Li Cai, Yuanwu Xu, Lei Wei, Sicong Xie, Guannan Zhang

机构 * Alibaba International Digital Commerce Group（阿里巴巴国际数字商业集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出JADE双层评估框架，结合专家知识与动态声明级评估，解决开放式专业任务中严格性与灵活性的矛盾，在BizBench等基准上提升稳定性并揭示关键失败模式。

Comments Accepted at ICML 2026

SheetMind: An End-to-End LLM-Powered Multi-Agent Framework for Spreadsheet Automation

SheetMind：一个由端到端大语言模型驱动的用于电子表格自动化的多智能体框架

Xi Cheng, Ruiyan Zhu, Ke Liu, Rakesh Chowdary Machineni, Lyuhao Chen, Brian Zhu, Daniel Jin, Zheng Qi, Neeraj Parihar, Zhoutian Xu, Oliver Gao

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 介绍由大语言模型驱动的多智能体框架SheetMind用于电子表格自动化，其分层系统含三个智能体，经评估在SheetCopilot基准测试中执行成功率达100%、功能正确性54.8%超对手，消融研究验证配置优势，还集成到谷歌表格。

XALPHA: A Memory-Driven AI Quant Researcher for Hypothesis-to-Code Alpha Discovery

XALPHA：一个用于从假设到代码的阿尔法发现的内存驱动人工智能量化研究员

Fengyuan Liu, Yuchen Fu, Yuqi Wang, Qi Liu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对金融市场难以发现交易信号问题，介绍内存驱动的XAlpha人工智能量化研究员，它通过多源研究内存系统，实现从假设到代码的闭环阿尔法发现过程，实验表明其比基线有更强的阿尔法发现性能。

Open, Reliable, and Collective: A Community-Driven Framework for Tool-Using AI Agents

开放、可靠且集体：一个由社区驱动的工具使用AI代理框架

Hy Dang, Quang Dao, Meng Jiang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； Rose-Hulman Institute of Technology（罗斯-霍曼理工学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出OpenTools框架，通过标准化工具方案、提供轻量级插件式封装及自动化测试套件，提升工具使用可靠性，实验表明社区贡献的高质量工具在多个架构上提升了6%-22%的任务性能。

Multimodal rumor detection enhanced by external evidence and forgery features

通过外部证据和伪造特征增强的多模态谣言检测

Han Li, Hua Sun

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出通过外部证据和伪造特征增强的多模态谣言检测模型，利用ResNet34视觉编码器、BERT文本编码器和伪造特征模块，结合双对比学习模块和门控自适应特征缩放融合机制，提升谣言检测性能。

Comments 20pages,10figures

DR-Arena: an Automated Evaluation Framework for Deep Research Agents

DR-Arena：深度研究智能体的自动化评估框架

Yiwen Gao, Ruochen Zhao, Yang Deng, Wenxuan Zhang

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大语言模型作深度研究智能体时任务性能评估难的问题，提出DR-Arena自动化评估框架，通过动态调查、构建实时信息树、自动考官出题及自适应进化循环提升任务复杂性来评估，实验证明其与人类偏好对齐效果好，可替代人工裁决。

Comments 22 pages, 8 figures. Accepted to ACL 2026 as an oral presentation and selected as an SAC Highlight

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 27130-27152, 2026

Benchmarking Recursive-Collapse Warning Claims Under Matched False-Positive Control

在匹配假阳性控制下对递归崩溃警告声明的基准测试

David Mullett

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Loopzero基准框架，通过方向性遥测模式（增益G、递归持久性p、多样性δ）在匹配假阳性预算下评估递归系统崩溃警告声明，并报告标准检测器未达到可接受工作点。

Comments 29 pages, 7 figures, 2 tables; supplementary materials: 9 pages, 1 figure, 4 tables. Code, derived data packets, and Lean artifact: https://github.com/davidmullett/loopzero-paper-public (release tag lean-v1.0)