大模型对齐与安全

Agent Skill Evaluation and Evolution: Frameworks and Benchmarks

智能体技能评估与进化：框架与基准

Kexin Ding, Yang Zhou, Can Jin, Feng Tong, Mu Zhou, Dimitris N. Metaxas

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文系统综述了智能体技能从孤立创建到自动化评估驱动进化的范式转变，分类了四种进化范式并分析了六个技能基准类别，指出了覆盖缺口和开放方向。

Automated Scoring of Arabic Text Using Large Language Models: A Literature Review

使用大型语言模型对阿拉伯语文本进行自动评分：文献综述

Khaoula Dahimi, Hadda Cherroun, Amel Belabbaci

机构 * Laboratoire d’Informatique et de Mathématiques LIM, Amar Telidji University（阿马尔·特里吉大学计算机与数学实验室） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于大型语言模型的阿拉伯语文本自动评分方法，包括简答题评分和作文评分，提出了包含五个维度的分类体系，并对比分析了现有研究的方法、数据集和性能。

Comments Accepted at NCMAI 2026

Evaluating Factual Density in Multi-Source RAG: A Study in Medical AI Accuracy

评估多源RAG中的事实密度：医学AI准确性研究

Michael R. DeMarco

机构 * NexusAgentics 纠错

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

AI总结 针对标准RAG管道因专家盲视效应而忽视高密度事实证据的问题，提出事实密度（FD*）作为检索优化信号，通过概率事实性分析预处理和Z-score归一化消除长度偏差，在HealthFC基准上实现100%系统综述覆盖率。

Comments 16 pages, 8 tables. Includes Experiment 3 results (n=11, Wilcoxon p=0.0619). Preliminary findings; powered Experiment 3 and Graph RAG extension identified as future work. Updated from v1

OpenVTON-Bench: A Large-Scale High-Resolution Benchmark for Controllable Virtual Try-On Evaluation

OpenVTON-Bench：用于可控虚拟试穿评估的大规模高分辨率基准

Jin Li, Tao Chen, Kai Wen, Siqi Yin, Shuai Jiang, Weijie Wang, Jingwen Luo, Chenhui Wu

机构 * Renxing Intelligence, Hangzhou, China ； Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China（杭州电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出OpenVTON-Bench，包含约10万对高分辨率图像，通过DINOv3聚类和Gemini描述构建，并设计多模态评估协议，沿五个维度衡量试穿质量，与人类判断高度一致。

Comments Under review for the NeurIPS 2026 Datasets and Benchmarks Track

A Survey of Reasoning and Agentic Systems in Time Series with Large Language Models

时间序列中基于大语言模型的推理与智能体系统综述

Ching Chang, Yidan Shi, Defu Cao, Wei Yang, Jeehyun Hwang, Haixin Wang, Jiacheng Pang, Wei Wang, Yan Liu, Wen-Chih Peng, Tien-Fu Chen

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） 纠错

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

AI总结 本文定义时间序列推理问题，按推理拓扑分为直接、线性链和分支结构三类，结合传统分析、解释、因果推断和生成等目标，综述方法、系统、数据集和评估实践，并指导拓扑选择与部署权衡。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

FADA: Accessible fetal ultrasound interpretation and annotation with a selectively distilled unified vision-language model

FADA: 可访问的胎儿超声解读与标注——基于选择性蒸馏的统一视觉-语言模型

Mahmood Alzubaidi, Uzair Shah, Raden Muaz, Ines Abbes, Nader Mohammed, Abdullatif Magram, Khalid Alyafei, Mowafa Househ, Marco Agus

机构 * Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； HMC（哈马德医疗公司） ； Advanced AlRazi Diagnostic Center（高级阿尔拉齐诊断中心） ； Sidra Medicine（锡德拉医学） 纠错

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

AI总结 提出统一视觉-语言模型FADA，通过选择性蒸馏从四个领域基础模型提取知识，实现胎儿超声的解读、分类、检测和分割，在单个消费级GPU上训练，无需外部标签，可在智能手机上离线运行。

Earth-OneVision: Extending Remote Sensing Multimodal Large Language Models to More Sensor Modalities and Tasks

Earth-OneVision：将遥感多模态大语言模型扩展到更多传感器模态和任务

Miaoxin Cai, Guanqun Wang, Wei Zhang, Guangyao Zhou, Yin Zhuang, Tong Zhang, Hao Wang, He Chen, Jun Li

机构 * National Key Laboratory of Science and Technology on Space-Born Intelligent Information Processing (SBIIP), Beijing Institute of Technology（北京理工大学空间智能信息处理国家重点实验室） ； Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, Chinese Academy of Sciences（中国科学院地理空间信息处理与应用系统技术重点实验室） ； Advanced Research Institute of Multidisciplinary Sciences, Beijing Institute of Technology（北京理工大学前沿交叉科学研究院） ； School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机电学院） ； School of Earth and Space Sciences, Peking University（北京大学地球与空间科学学院） ； School of Electronics, Peking University（北京大学电子学院） ； School of Computer Science and Hubei Key Laboratory of Intelligent Geo-Information Processing（华中科技大学计算机科学与技术学院&湖北省智能地理信息处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出Earth-OneVision，一个2B参数的RS-MLLM，通过全粒度视觉语言对齐、空间语言同构序列化和渐进式跨模态适应机制，统一六种传感器模态和九类任务，在多个基准上达到或超越4B-72B模型。

Can Image Models Imagine Time? ImageTime: A Novel Benchmark for Probing Visual World Modeling Through Spatiotemporal Consistency

图像模型能想象时间吗？ImageTime：通过时空一致性探究视觉世界建模的新基准

Xinrui Wu, Lichen Huang

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.AI

AI总结 提出ImageTime基准，通过四关键帧协议（初始状态、动作开始、过渡状态、最终状态）评估图像生成模型在时空一致性上的表现，揭示模型在维持连贯视觉世界状态方面的能力与不足。

Beyond Explaining Predictions: Logic-Based Explanations for Confidence in Machine Learning Models

超越预测解释：基于逻辑的机器学习模型置信度解释

Vinícius Peixoto Chagas, Carlos Henrique Leitão Cavalcante, Thiago Alves Rocha

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

AI总结 提出置信度感知的反绎解释，通过最小置信度阈值量化解释的置信保证，并设计算法生成满足用户指定置信阈值的最小解释，在提升置信保证的同时仅适度增加解释长度。

Early-Token Confidence Predicts Reasoning Quality in Multi-Agent LLM Debate

早期令牌置信度预测多智能体LLM辩论中的推理质量

Ali Keramati, Justin Cheok, Jacob Horne, Mark Warschauer

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 研究利用解码时令牌级对数概率作为置信度信号，预测多智能体LLM辩论中的推理质量，发现早期令牌置信度是最强预测因子。

Comments 15 pages, 8 figures, 4 tables; ACL Proceedings

Sim2Schedule: A Simulator-Guided LLM Framework for Autonomous Open-Pit Mine Scheduling

Sim2Schedule: 一种模拟器引导的LLM框架用于自主露天矿调度

Mustavi Ibne Masum, Thiago Eustaquio Alves de Oliveira, Mahzabeen Emu

机构 * Department of Computer Science, Lakehead University（湖头大学计算机科学系） ； Quantum Communications and Computing Research Center and Department of Electrical and Computer Engineering, Memorial University of Newfoundland（新斯科舍纪念大学量子通信与计算研究中心及电气与计算机工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Memorial University of Newfoundland（新斯科舍纪念大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出模拟器引导的LLM框架，将地质约束编码到动作生成中，零样本生成可解释调度方案，在保持线性计算时间下恢复MILP最优NPV的94%-99%。

Multi-task LLMs for Bug Classification: Efficient Inference with Auxiliary Decoding Heads

多任务大语言模型用于缺陷分类：基于辅助解码头的高效推理

Nikolai Rozanov

机构 * Recurse Ltd. ； Department of Computing, Imperial College London（帝国理工学院计算机系） 纠错

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

AI总结 提出一种轻量级多任务大语言模型（MLC），通过令牌对齐算法和优化训练策略，实现全文件上下文下的行级缺陷定位，性能与代理方法相当但推理延迟降低数个数量级。

Comments 8 pages, 6 pages appendix

WHU-Infra3D: A Full-stack Multi-modal Dataset and Benchmark for 3D Roadside Infrastructure Inventory

WHU-Infra3D：面向3D路边基础设施清单的全栈多模态数据集与基准

Chong Liu, Luxuan Fu, Xuyu Feng, Zhen Dong, Bisheng Yang

机构 * State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS)（信息工程测绘遥感国家重点实验室） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 提出WHU-Infra3D多模态基准数据集，覆盖三城市53.8公里，融合全景图像与LiDAR点云，提供2D-3D实例关联和跨帧跟踪，支持基础设施状态诊断与属性识别，填补自动化维护数据集空白。

Mitigating hallucinations in healthcare LLMs with granular fact-checking and domain-specific adaptation

通过细粒度事实核查和领域特定适应减轻医疗保健大语言模型中的幻觉

Musarrat Zeba, Abdullah Al Mamun, Kishoar Jahan Tithee, Debopom Sutradhar, Mohaimenul Azam Khan Raiaan, Saddam Mukta, Reem E. Mohamed, Md Rafiqul Islam, Yakub Sebastian, Mukhtar Hussain, Sami Azam

机构 * Applied Artificial Intelligence and Intelligent Systems (AAIINS) Laboratory（应用人工智能与智能系统实验室） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Department of Data Science and Artificial Intelligence（数据科学与人工智能系） ； Department of Software Engineering（软件工程系） ； Faculty of Science and Information Technology（科学与信息技术学院） ； Faculty of Science and Technology（科学与技术学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一个独立于任何LLM的事实核查模块和领域特定的摘要模型，通过数值测试和细粒度逻辑检查减少幻觉，在MIMIC III数据集上微调并评估，取得了高精度和召回率。

Comments Published in Expert Systems with Applications

Journal ref Expert Systems with Applications, Vol. 329, 132966, 2026

ChartREG++: Towards Benchmarking and Improving Chart Referring Expression Grounding under Diverse referring clues and Multi-Target Referring

ChartREG++：面向多样化指代线索和多目标指代的图表指代表达式定位基准与改进

Tianhao Niu, Ziyu Han, Xuan Dong, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics（社会计算与交互机器人研究中心） 纠错

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

AI总结 针对现有图表指代表达式定位基准的局限，提出支持多种定位形式、多目标指代、多样化线索和图表类型的基准，并利用代码驱动合成流水线生成像素级实例掩码，训练实例分割模型集成到多模态定位框架，显著提升性能。

Integrating Virtual Reality and Large Language Models for Team-Based Non-Technical Skills Training and Evaluation in the Operating Room

将虚拟现实与大型语言模型结合用于手术室基于团队的非技术技能训练与评估

Jacob Barker, Doga Demirel, Cullen Jackson, Anna Johansson, Robbin Miraglia, Darian Hoagland, Stephanie B. Jones, John Mitchell, Daniel B. Jones, Suvranu De

机构 * Beth Israel Deaconess Medical Center Center（贝希斯尔德医疗中心中心） ； Department of Surgery, Northwell Health（外科，北well健康） ； College of Engineering, Florida Agricultural and Mechanical University and Florida State University（工程学院，佛罗里达农业与机械大学和佛罗里达州立大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出VORTeX平台，结合虚拟现实与大型语言模型，用于手术室团队非技术技能的训练与评估，通过分析团队对话生成交互图谱，提升沟通与协作能力。

Comments 23 pages, 7 figures, 1 table, 2 Appendices

Journal ref npj Digit. Surg. 1, 10 (2026)

Revisiting Metric Reliability for Fine-grained Evaluation of Machine Translation and Summarization in Indian Languages

重新审视印度语言机器翻译和摘要细粒度评估的度量可靠性

Amir Hossein Yari, Kalmit Kulkarni, Ahmad Raza Khan, Fajri Koto

机构 * Sharif University of Technology（谢里夫理工学院） ； Vellore Institute of Technology（韦洛雷理工学院） ； IIT Kharagpur（印度理工学院达卡分校） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 针对印度语言评估不足的问题，提出ITEM基准，系统评估29种自动度量与人工判断的对齐，发现基于LLM的评估器表现最佳，并揭示了异常值影响、任务差异及扰动鲁棒性等关键发现。

Comments 18 pages, 14 figures

IS-CoT: Breaking the Long-form Generation Collapse via Interleaved Structural Thinking

IS-CoT: 通过交错结构思维打破长文本生成崩溃

Zechen Sun, Yuyang Sun, Zecheng Tang, Juntao Li, Wenpeng Hu, Wenliang Chen, Zhunchen Luo, Guotong Geng, Min Zhang

机构 * Institute of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Information Research Center of Military Science, PLA Academy of Military Science（军事科学院军事科学信息研究中心） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在长文本生成中因静态层次规划导致长度崩溃的问题，提出交错结构思维链（IS-CoT）框架，通过动态规划-写作-反思循环实现持续策略调整，训练IS-Writer-8B模型在长文本基准上取得最优性能。

Decoding Pedestrian Crossing Intention from Egocentric Vision via Vision Language Models

通过视觉语言模型从自我中心视觉解码行人过街意图

Danya Li, Xiang Su, Yan Feng, Rico Krueger

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； University of Helsinki（赫尔辛基大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 利用视觉语言模型（VLM）将行人过街意图预测转化为视觉问答任务，通过参数高效微调并结合自我运动、车辆运动和眼动等上下文线索，在自我中心视频上实现了14.5%的准确率提升，创下新纪录。

Ishigaki-IDS: An Open-Weight Verifier-Aware Model for Information Delivery Specification Drafting in Building Information Modeling

Ishigaki-IDS：一种面向建筑信息模型中信息交付规范起草的开放权重验证器感知模型

Ryo Kanazawa, Koyo Hidaka, Teppei Miyamoto, Takayuki Kato, Tomoki Ando, Chenguang Wang, Dayuan Jiang, Naofumi Fujita, Shuhei Saitoh, Atomu Kondo, Koki Arakawa, Daiho Nishioka

机构 * ONESTRUCTION Inc.（ONESTRUCTION公司） ； AWS GenAI Innovation Center（AWS生成式AI创新中心） 纠错

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

AI总结 针对BIM项目中IDS编写瓶颈，提出开放权重LLM Ishigaki-IDS，结合持续预训练、监督微调和基于验证器奖励的强化学习，生成可通过外部验证器检查的IDS草案，在基准上显著优于基线，并减少54.7%工作时间。

Comments 8 pages, 2 figures, 5 tables. Preprint

Testing the Black Box: Structural Barriers to Independent Evaluation of Consumer-Facing Health LLMs

测试黑箱：面向消费者的健康大语言模型独立评估的结构性障碍

Rahul Gorijavolu, Kaushik Madapati, Pritika Vig, Rawan Abulibdeh, Nikhil Jaiswal, Mahri Kadyrova, Zeamanuel Hailu Tesfaye, Charles Senteio, Paula Maurutto, Leo Anthony Celi

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Toronto General Hospital, University Health Network（多伦多综合医院，大学健康网络） ； McGill University（麦吉尔大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Beth Israel Deaconess Medical Center（贝斯以色列女执事医疗中心） ； Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过模拟用户档案，测试面向消费者的健康大语言模型在响应变异和谄媚行为方面的表现，发现五大结构性障碍阻碍独立评估。

Comments 6 pages, 1 figure. Preprint submitted for review

GPT-Micro: A large language paradigm for accelerated, inexpensive, and thermodynamics-consistent discovery of constitutive models in manufacturing

GPT-Micro: 一种用于制造业中加速、低成本且热力学一致的本构模型发现的大语言范式

Soumik Dutta, Kiarash Naghavi Khanghah, Sania Shree, Logan McNeil, Thomas Feldhausen, Hongyi Xu, Rajiv Malhotra

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Rutgers University（罗格斯大学机械与航空航天工程系） ； Department of Mechanical, Aerospace & Manufacturing Engineering, University of Connecticut（康涅狄格大学机械、航空航天与制造工程系） ； Edison Welding Institute（埃迪森焊接研究所） ； Manufacturing Science Division, Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室制造科学分会） ； Department of Aerospace and Mechanical Engineering, University of Texas at El Paso（德克萨斯州埃尔帕索大学航空航天与机械工程系） 纠错

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

AI总结 提出GPT-Micro范式，结合大语言模型、热力学约束和稀疏数据，实现自主发现本构模型，在印刷电子测试中数据量减少70%、发现时间缩短400倍。

Comments 23 pages, 4 tables, 11 equations, 9 figures

AI-Native Closed-Loop Security for 6G-Enabled Cyber-Physical Systems: From Edge Detection to Network-Wide Mitigation

面向6G赋能信息物理系统的AI原生闭环安全：从边缘检测到全网缓解

Bilal Hussain, Muhammad Bilal, Tan Li, Haris Pervaiz, Xiao Tang, Qinghe Du, Fawad Ahmad, Muhammad Azhar, Jun Zhang

机构 * Division of Science, Engineering, and Health Studies, School of Professional Education and Executive Development, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学科学、工程与健康研究学院，专业教育与 executive 发展学院） ； School of Computing and Communications, Lancaster University（兰卡斯特大学计算机与通讯学院） ； Department of Computer Science, The Hang Seng University of Hong Kong（香港恒生大学计算机科学系） ； School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex（埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院） ； School of Information and Communication Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学信息与通信工程学院） ； Department of Applied Data Science, Hong Kong Shue Yan University（香港-Shue Yan大学应用数据科学系） ； Department of Electronic and Computer Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学电子与计算机工程系） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种AI原生闭环安全架构，在6G CPS中利用MEC进行边缘检测，通过SDN/NFV/O-RAN实现全网缓解，并形式化定义了切片级延迟约束，系统综述了128篇研究并归纳了五个开放问题。

Comments 30 pages, 12 figures, survey paper, submitted to IEEE Communications Surveys & Tutorials (IEEE COMST)

RecurGuard: Runtime Monitoring for Reasoning-Token Consumption Attacks

RecurGuard: 推理令牌消耗攻击的运行时监控

Abid Aziz, Hafsa Binte Kibria

机构 * Department of Electrical & Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Rajshahi University of Engineering & Technology（拉贾克西希大学工程与技术学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 RecurGuard通过监控推理轨迹的重复率、体积增长和查询进展三个信号，实时检测并阻止推理令牌消耗攻击，在DS-R1-Qwen-7B上对OverThink和ExtendAttack的检测率分别达99%和92%，且误报率接近零。

Unification of Closed-Open Industrial Detection Scenarios: New Large-Scale Benchmarks,Challenges and Baselines

闭集与开集工业检测场景的统一：新的大规模基准、挑战与基线

Zekai Zhang, Jinglin Zhang, Qinghui Chen, Gang Li, Da Chen, Shuainan Jing, He Wang, Dagang Li, Cong Liu, Cong Bai, Shengyong Chen

机构 * Shandong University（山东大学） ； University Paris Dauphine, PSL Research University, CNRS, UMR 7534（巴黎多芬纳大学，PSL研究大学，法国国家科学研究中心，UMR 7534） ； Qilu University of Technology（齐鲁工业大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Nova University of Lisbon（里斯本新大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Tianjin University of Technology（天津理工大学） 纠错

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

AI总结 针对工业缺陷检测中数据集稀缺和人工提示依赖问题，提出含百万样本的MMIOC-1M基准和RTVPNet网络，通过专家辅助域投影、能量稀疏采样和双向文本-视觉交互实现最优性能。

FieldWorkArena: Agentic AI Benchmark for Real Field Work Tasks

FieldWorkArena：面向真实作业任务的代理AI基准测试

Jun Takahashi, Atsunori Moteki, Akiyoshi Uchida, Shoichi Masui, Fan Yang, Kanji Uchino, Yueqi Song, Yonatan Bisk, Graham Neubig, Ikuo Kusajima, Yasuto Watanabe, Hiroyuki Ishida, Koki Nakagawa, Shan Jiang

机构 * Fujitsu Limited（富士通株式会社） ； Fujitsu Research of America（富士通美国研究部） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Master’s Student, The University of Tokyo（东京大学硕士研究生） ； Agent Research Collective（代理研究集体） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出FieldWorkArena，用于评估代理AI在真实制造业和零售环境中的性能，通过现场采集的数据和实地访谈设计任务，验证多模态大语言模型的评估可行性。

Comments 27 pages, 10 figures, 7 tables [ICPR 2026 Accepted] Changes from previous version: added supplemental material

Bounded by Risk, Not Capability: Quantifying AI Occupational Substitution Rates via a Tech-Risk Dual-Factor Model

受风险限制而非能力：通过技术-风险双因素模型量化AI职业替代率

Shuyao Gao, Minghao Huang

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 本文通过技术-风险双因素模型量化AI职业替代率，揭示了职业替代并非瞬间发生，而是渐进过程，并指出算法概率无法涵盖专家受专业责任限制的'机构溢价'。

Comments 32 pages, 4 figures. v2: added link to the reproducibility repository (https://github.com/ShuyaoGao/bounded-risk-oai), updated author email, and updated several references

SurveyLens: A Discipline-Aware Benchmark for Automatic Survey Generation

SurveyLens：一个学科感知的自动综述生成基准

Beichen Guo, Zhiyuan Wen, Jia Gu, Haochen Shi, Jian Wang, Senzhang Wang, Haoyang Li, Ruosong Yang, Shuaiqi Liu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Central South University（中南大学） ； Alibaba Cloud（阿里巴巴云） 纠错

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

AI总结 提出SurveyLens，首个学科感知的自动综述生成基准，包含跨10个学科的1000篇人工撰写综述数据集和双视角评估框架，发现深度研究智能体在跨学科鲁棒性上最优，而所有范式在参考文献质量上仍薄弱。

Comments 8 pages, 9 figures

Modeling the Diachronic Evolution of Legal Norms: An LRMoo-Based, Component-Level, Event-Centric Approach to Legal Knowledge Graphs

法律规范历时演变的建模：一种基于LRMoo、组件级、事件中心的法律知识图谱方法

Hudson de Martim

机构 * Federal Senate of Brazil（巴西联邦议会） 纠错

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

AI总结 提出基于LRMoo本体的事件中心模式，通过版本化作品链和语言版本区分，精确建模法律规范的历时演变，并以巴西宪法为例验证了任意日期法律文本的确定性重建。

Comments Revised version. Refined ontological modeling of legislative events (adopted F27/E64 joint typing over E11). Introduced technical distinctions for bitemporal modeling in legal knowledge graphs and enriched the critical analysis of related standards in Section 2

Interpretable Self-Supervised Learning via Representer Landmarks and Nyström Approximation

通过表征地标和Nyström近似的可解释自监督学习

Maedeh Zarvandi, Michael Timothy, Theresa Wasserer, Debarghya Ghoshdastidar

机构 * Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Technical University of Munich, TUM School of Computation, Information and Technology（慕尼黑技术大学，TUM计算、信息与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出KREPES框架，利用表征地标和Nyström近似，对自监督学习目标（SimCLR、BYOL、VICReg）学到的表征进行可解释性分析，并引入新指标量化透明度。

Comments 24 pages, 10 figures. Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)