语言大模型 / LLM

When AI Takes the Couch: Psychometric Jailbreaks Reveal Internal Conflict in Frontier Models

当人工智能接受心理治疗：心理测量越狱揭示前沿模型中的内部冲突

Afshin Khadangi, Hanna Marxen, Amir Sartipi, Igor Tchappi, Gilbert Fridgen

机构 * SnT, University of Luxembourg（卢森堡大学SnT学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究前沿语言模型生成拟人化自我叙述机制，用PsAIch协议测试，发现其叙述受多种因素影响，确定了稳定的对齐冲突模式，为拟人化披露和安全评估提供依据。

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 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；pretraining(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

Leveraging unlabelled data for generalizable neural population decoding

利用未标记数据进行可泛化的神经群体解码

Ximeng Mao, Nanda H. Krishna, Avery Hee-Woon Ryoo, Matthew G. Perich, Guillaume Lajoie

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究利用未标记数据进行可泛化神经群体解码的问题，提出MOJO训练框架，联合自监督学习与监督学习目标，在多数据集上评估，结果显示该框架能提升性能、产生更具可解释性表示且可推广到其他神经模态。

Tactile Modality Fusion for Vision-Language-Action Models

触觉模态融合用于视觉-语言-动作模型

Charlotte Morissette, Amin Abyaneh, Wei-Di Chang, Anas Houssaini, David Meger, Hsiu-Chin Lin, Jonathan Tremblay, Gregory Dudek

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出TacFiLM，一种轻量级模态融合方法，将视觉-触觉信号整合到视觉-语言-动作（VLA）模型中。通过特征级线性调制（FiLM）对中间视觉特征进行条件化，提升接触丰富操作行为的性能。

Comments Accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2026, 20 pages, 5 figures

The Universal Language of CSI:Unifying Wireless Sensing Across Devices and Environments

CSI的通用语言：统一跨设备和环境的无线传感

Jiayi Chen, Weiting Ou, Guangxu Zhu

机构 * Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在解决基于CSI的WiFi传感异构问题，提出基础模型框架，通过整理标准化数据集、引入模块化架构，将CSI视为有通用语法的语言，实现跨设备和环境统一无线传感，提升泛化能力，优于特定任务基线。

FARS: A Fully Automated Research System Deployed at Scale

FARS：一个大规模部署的全自动研究系统

Qiong Tang, Tianxiang Sun, Xiangkun Hu, Xiangyang Liu, Yiran Chen, Yunfan Shao, Bobo Li, Changze Lv, Cheng Xu, Chengsong Huang, Chunyang Li, Dizhan Xue, Hao Bai, Haodong Duan, Hengquan Guo, Hongyang He, Hongyi Chen, Hui Shen, Jiahao Yuan, Jiankai Sun, Jikang Cheng, Jinfeng Xu, Jingqi Tong, Jingye Chen, Jinxiu Liu, Jixuan Leng, Junchi Yu, Kaixun Jiang, Kun Xiang, Kunpeng Yao, Lang Feng, Liangqi Yuan, Longsen Gao, Meng Li, Qi Jia, Qiushi Sun, Shengyuan Ding, Shizhan Gong, Siru Zhong, Terry Jingchen Zhang, Tianle Gu, Tianyi Liang, Weijie Liu, Weikai Yang, Weizhi Fei, Xin Wang, Xinpeng Liu, Xuanwen Ding, Yihong Tang, Yuanli Wang, Yukun Jiang, Yuming Yang, Zhengbao He, Zhikai Chen, Zhikun Xu, Zhuang Li, Zihao Huang

机构 * Analemma ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University College Dublin（都柏林大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； ByteDance（字节跳动） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； University of Warwick（华威大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Tencent（腾讯） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nex-AGI Team（Nex-AGI团队） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出FARS系统，通过分阶段智能体协作自动生成研究项目，在67个AI/ML主题上产出166篇论文，经282份评审验证其可产出有价值成果，同时暴露实验范围窄、方法局限和诚信问题。

Private Seeds, Public LLMs: Realistic and Privacy-Preserving Synthetic Data Generation

隐私种子，公开大语言模型：现实且隐私保护的合成数据生成

Qian Ma, Sarah Rajtmajer

机构 * Information Sciences and Technology, The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出RPSG方法，通过隐私种子和差分隐私机制生成高保真且隐私保护的合成数据，实验验证其在隐私与效用平衡上的优势。

Comments Published in Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026. Camera-ready version

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 189-210, Association for Computational Linguistics, 2026

Video Generation Models are General-Purpose Vision Learners

视频生成模型是通用视觉学习者

Letian Wang, Chuhan Zhang, Rishabh Kabra, Jasper Uijlings, Steven Waslander, Andrew Zisserman, Joao Carreira, Kaiming He, Misha Andriluka, Eduard Gabriel Bazavan, Andrei Zanfir, Cristian Sminchisescu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨计算机视觉中实现通用模型的催化剂，提出大规模文本到视频生成是预训练范式。介绍GenCeption模型，利用视频生成扩散主干定义感知模型。实验表明该模型在多任务中性能领先，有数据效率优势且具涌现行为，为通用视觉智能提供基础路径。

Comments ECCV 2026

Svarna: An Open Corpus Workbench for Modern Greek

Svarna：现代希腊语开放语料库工作台

Stergios Chatzikyriakidis

机构 * Department of Philosophy, Linguistics and Theory of Science (FLoV), University of Gothenburg（哥德堡大学哲学、语言学与理论科学系） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 介绍一个免费开源的现代希腊语网络语料库工作台Svarna，整合五个数据库共5.07亿词，提供索引、频率分析、搭配提取等功能，填补希腊语言技术空白。

Omni-Embed-Audio: Leveraging Multimodal LLMs for Robust Audio-Text Retrieval

Omni-Embed-Audio: 利用多模态大语言模型实现鲁棒的音频-文本检索

HaeJun Yoo, Yongseop Shin, Insung Lee, Myoung-Wan Koo, Du-Seong Chang

机构 * Sogang University（首尔大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Omni-Embed-Audio（OEA）检索编码器，利用多模态大语言模型原生理解音频，并通过用户意图查询（UIQ）和硬负样本挖掘，在文本到音频检索中达到与M2D-CLAP相当的性能，同时在文本到文本检索和硬负样本判别上显著优于现有方法。

Comments Accepted at ACL 2026 Main Conference. Camera-ready version

Documents Are People and Words Are Items: A Psychometric Approach to Textual Data with Contextual Embeddings

文档是人，词语是项目：一种使用上下文嵌入的文本数据心理测量方法

Jinsong Chen

机构 * Faculty of Education, University of Hong Kong（香港大学教育学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出一种基于上下文嵌入的心理测量方法，用于分析文本数据，通过将文档视为个体和词语视为项目，揭示文本中的潜在知识维度。

Multi-Channel Spread-Spectrum Code Watermarking

多通道扩频码水印

Soohyeon Choi, Debin Gao, Yue Duan

机构 * Singapore Management University（新加坡国立管理大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型代码出处等需求，现有水印无法满足的问题。提出多通道扩频码水印方法，无需训练，有24位有效载荷及鲁棒性保证。在多种测试文件和攻击下，水印检测准确率高、误报率为零，能有效恢复标识符。

Comments 15 pages, 3 figures, 16 tables, 2 algorithms

Semantic Homogenization in Italian Popular Music: A Diachronic Analysis

意大利流行音乐中的语义同质化：历时分析

Lorenzo Canale, Stefano Scotta, Alberto Messina

机构 * Centro Ricerche, Innovazione Tecnologica e Sperimentazione（研究中心、技术创新与实验） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究意大利圣雷莫音乐节决赛歌曲歌词语义变化，开发灵活高效方法，结合多种分析及技术，发现语义渐趋统一，凸显自然语言处理工具价值。

Journal ref J Comput Soc Sc 9, 44 (2026)

ResearchStudio-Idea: An Evidence-Grounded Research-Ideation Skill Suite from ML Conference Outcomes

研究工作室-创意：基于机器学习会议成果的有证据支持的研究创意技能套件

Qihao Zhao, Yangyu Huang, Yalun Dai, Lingao Xiao, Jianjun Gao, Xin Zhang, Wenshan Wu, Scarlett Li, Yang He, Yan Lu, Yap Kim Hui

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； CFAR, A*STAR（计算机辅助放射治疗中心，新加坡科技研究局） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究问题是提升研究创意，核心方法是构建包含多种技能的套件，主要贡献是揭示31个反复出现的创意子模式并整合为15个可复用模式，能将其转化为可追溯研究提案，经评估效果优于基线。

Comments Tech Report

GeoSelect: Spatial-Program Execution for Training-Free Referring Remote Sensing Image Segmentation

GeoSelect：用于无训练的指称遥感图像分割的空间程序执行

Yuhang Jiang, Guohui Deng, Miaozhong Xu, Chao Ruan, Jinling Zhao, Linsheng Huang

机构 * School of Internet, Anhui University（安徽大学互联网学院） ； National Engineering Research Center for Agro-Ecological Big Data Analysis & Application, Anhui University（安徽大学农业生态大数据分析与应用国家工程研究中心） ； State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究无训练的指称遥感图像分割，提出GeoSelect方法，将指称重构成类型化空间程序执行，由语言模型合成程序，经检查器和执行器运行，贡献是提升分割指标且可检查中间过程。

Comments 20 pages, 10 figures, 9 tables

SimWorlds: A Multi-Agent System for Dynamic 3D Scene Creation

SimWorlds: 一个用于动态3D场景创建的多智能体系统

Chunjiang Liu, Xiaoyuan Wang, Haoyu Chen, Yizhou Zhao, Ming-Hsuan Yang, László A. Jeni

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出多智能体框架SimWorlds，通过规划-编码-审查流程和运行时状态检查工具，从文本生成动态4D场景，并引入基准4DBuildBench评估视觉保真度和物理一致性。

Comments 20 pages, 3 figures. Project page: https://dynsimworlds.github.io

AlienLM: Alienization of Language for API-Boundary Privacy in Black-Box LLMs

AlienLM: 面向黑盒大语言模型API边界隐私的语言异化

Jaehee Kim, Pilsung Kang

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出AlienLM，通过词汇级双射将文本转化为异化语言，在仅使用API的情况下减少明文暴露，平均保留81%以上的性能，且恢复攻击成功率低于0.22%。

Journal ref ICML 2026

Device Passport: Enabling Spatio-Temporal Pretrained Models to Generalize Across Input Layouts

设备护照：使时空预训练模型能够跨输入布局泛化

Geeling Chau, Ran Liu, Juri Minxha, Wenhui Cui, Erdrin Azemi, Ellen L. Zippi, Behrooz Mahasseni, Christopher M. Sandino

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对新设备布局缺乏大规模数据集的问题，提出Device Passport通道嵌入技术，通过功能活动与元数据混合建模，实现跨布局迁移，在耳部脑电图等任务中优于基线。

Comments Workshop on Structured Data for Health, ICML 2026

SleepLM: Natural-Language Intelligence for Human Sleep

SleepLM：人类睡眠的自然语言智能

Zongzhe Xu, Zitao Shuai, Eideen Mozaffari, Ravi S. Aysola, Rajesh Kumar, Yuzhe Yang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SleepLM系列睡眠语言基础模型，通过多模态对齐实现自然语言驱动的睡眠解释与交互，在零样本/少样本学习、跨模态检索等任务上超越现有方法。

Comments spotlight presentation

Journal ref Proceedings of the 43st International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

HistoriQA-ThirdRepublic: Multi-Hop Question Answering Corpus for Historical Research, Parliamentary Debates from the French Third Republic (1870-1940)

HistoriQA-ThirdRepublic: 面向历史研究的多跳问答语料库——来自法兰西第三共和国（1870-1940）的议会辩论

Aurélien Pellet, Julien Perez, Marie Puren

机构 * LRE ； EPITA ； EPITECH ； Bpifrance ； CJM 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一个法语多跳历史问答数据集，基于第三共和国议会辩论和报纸，由历史学家协作构建，涵盖跨源综合、时间推理等复杂推理模式，共1782个问题，用于评估检索增强和大型语言模型在特定领域的效果。

Journal ref LREC 2026: Language Resources and Evaluation Conference, ELRA Language Resources Association, May 2026, Palma de Mallorca, Spain

How Human Feedback Shapes AI-generated Community Notes

人类反馈如何塑造AI生成的社区笔记

Soham De, Isaac Slaughter, Jiawei Guo, Qiao-Yun Cheng, Jiayuan Yan, Sruti Banerjee, Martin Saveski

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究分析X平台协作笔记中人类反馈对AI生成草稿的影响，发现事实修正和补充背景的建议最易被采纳，人类反馈提升笔记有用性，但协作笔记达到有用状态的比例低于纯人类或纯AI笔记，且主要补充而非替代它们。

SA-VLA: State-aware tokenizer for improving Vision-Language-Action Models' performance

SA-VLA: 状态感知分词器提升视觉-语言-动作模型性能

Tengyue Jiang, Chunpu Xu, Jiayue Kang, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China University of Science and Technology（东华大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Xi’an University of Electronic Science and Technology（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出状态感知动作分词器SA-VLA，通过状态条件动作解码减少离散化压缩损失，在12个操作任务上将成功率从0.29提升至0.56。

Structure-Aware Corpus Construction and User-Perception-Aligned Metrics for Large-Language-Model Code Completion

面向结构的语料构建与用户感知对齐的代码补全评估指标

Dengfeng Liu, Jucai Zhai, Xiaoguang Jiang, Ziqun Li, Qianjin Yu, Feng Liu, Rui Ye, Huang Liu, Zhiguo Yang, Yongsheng Du, Fang Tan

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LCP和ROUGE-LCP评估指标，从概率建模角度解决代码补全中用户感知与现有指标的差距问题，并通过SPSR-Graph方法提升模型性能。

Comments 14 pages,8 figures

Journal ref ICASSP2026

Training-Free Generation of Protein Sequences from Small Family Alignments via Stochastic Attention

基于随机注意力的小家族比对无训练蛋白质序列生成

Jeffrey D. Varner

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出随机注意力（SA）方法，利用现代Hopfield能量和Langevin动力学从少量序列中无训练生成蛋白质序列，在8个Pfam家族上实现低组成差异、新颖性和结构合理性。

Solving Semi-Supervised Few-Shot Learning from an Auto-Annotation Perspective

从自动标注视角解决半监督少样本学习

Tian Liu, Anwesha Basu, James Caverlee, Shu Kong

机构 * Texas A\&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Institute of Collaborative Innovation（协同创新研究院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出SWIFT方法，通过温度锐化softmax输出和分阶段训练，利用视觉语言模型和开放数据，在半监督少样本学习中显著提升性能，接近监督学习水平。

Comments Accepted to ECCV 2026. Website and code: https://tian1327.github.io/SWIFT

Handling Missing Modalities in Multimodal Survival Prediction for Non-Small Cell Lung Cancer

多模态生存预测中缺失模态的处理：非小细胞肺癌的应用

Filippo Ruffini, Camillo Maria Caruso, Claudia Tacconi, Lorenzo Nibid, Francesca Miccolis, Marta Lovino, Carlo Greco, Edy Ippolito, Michele Fiore, Alessio Cortellini, Bruno Beomonte Zobel, Giuseppe Perrone, Bruno Vincenzi, Claudio Marrocco, Alessandro Bria, Elisa Ficarra, Sara Ramella, Valerio Guarrasi, Paolo Soda

机构 * Unit of Artificial Intelligence and Computer Systems, Department of Engineering（人工智能与计算机系统单位，工程系） ； Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学） ； Department of Diagnostics and Intervention, Radiation Physics, Biomedical Engineering（诊断与介入部门，辐射物理，生物医学工程） ； Umeå University（乌梅学院） ； Research Unit of Radiation Oncology, Department of Medicine and Surgery（放射肿瘤研究单位，医学与外科部门） ； Fondazione Policlinico Universitario Campus Bio-Medico（生物医学大学附属医院基金会） ； Anatomical Pathology Operative Research Unit（解剖病理学操作研究单位） ； Research Unit of Anatomical Pathology, Department of Medicine and Surgery（解剖病理学研究单位，医学与外科部门） ； Department of Medicine and Surgery（医学与外科部门） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种缺失感知的多模态生存框架，结合CT、WSI和临床数据，通过基础模型提取特征并融合，提升NSCLC生存预测的准确性与临床适用性。

Scalable Physics-Inspired Transformers for Spin Glasses

可扩展的物理启发式Transformer用于自旋玻璃

Lu Zhong, Wenli Duan, Jing Liu, Pan Zhang, Ying Tang

机构 * Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China（基础与前沿科学研究院，电子科技大学） ； School of Physical Science and Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications（物理科学与技术学院，北京邮电大学） ； Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences（理论物理研究所，中国科学院） ； School of Fundamental Physics and Mathematical Sciences, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS（基础物理与数学科学学院，杭州先进研究院，UCAS） ； School of Physics, University of Electronic Science and Technology of China（物理学院，电子科技大学） ； Key Laboratory of Quantum Physics and Photonic Quantum Information, Ministry of Education, University of Electronic Science and Technology of China（量子物理与光量子信息重点实验室，教育部，电子科技大学） ； Non-classical Information Science Basic Discipline Research Center of Sichuan Province, University of Electronic Science and Technology of China（四川省非经典信息科学基础学科研究中心，电子科技大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对受阻自旋玻璃中玻尔兹曼分布采样效率低的问题，提出一种具有可解释稀疏注意力和自旋定制位置嵌入的物理启发式Transformer，利用FlashAttention实现并行祖先采样，在单GPU上实现前所未有的系统规模模拟，并解决现有方法在特定温度下的局限性。

Loss Landscape Poisoning: Targeted Extraction of Unseen Training Data from LLMs

损失景观投毒：从大语言模型中定向提取未见训练数据

Md Abdullah Al Mamun, Ngoc Phu Doan, Pedram Zaree, Nael Abu-Ghazaleh, Ihsen Alouani

机构 * Queen's University Belfast（女王大学贝尔法斯特） ； CSIT, Queen's University Belfast（女王大学贝尔法斯特计算机科学与技术研究所） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种通过投毒重塑模型损失景观，迫使模型记忆目标数据并实现高成功率提取的攻击方法，在语言和视觉-语言模型上验证有效性，并发现差分隐私可防御但存在绕过攻击。

Comments Updated author order. No technical changes

CLI-Universe: Towards Verifiable Task Synthesis Engine for Terminal Agents

CLI-Universe：面向终端代理的可验证任务合成引擎

Zhanbo Hua, Yifan Yao, Weihao Xie, Yongchi Zhao, Minghao Liu, Ruizhi Qiu, Zhewei Huang, Zun Wang, Yiyan Ji, Yunhai Ye, Letian Zhu, Xinping Lei, Han Li, Zhiyuan Ma, Zili Wang, Zhaoxiang Zhang, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； StepFun（阶跃星辰） ； ZODA ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出CLI-Universe引擎，通过多维能力分类采样和证据引导研究生成终端代理任务，经多阶段可执行验证流水线筛选，构建高质量数据集CLI-Universe-6K，微调Qwen3-32B在Terminal-Bench 2.0上达到33.4%的SOTA。

Comments 20 pages, 5 figures, 3 tables. Preprint

AI Alignment From Social Choice Perspectives

从社会选择视角看AI对齐

Daniel Halpern, Evi Micha, Ariel D. Procaccia, Benjamin Schiffer, Itai Shapira, Shirley Zhang

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； University of Southern California（南加州大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文从社会选择理论视角审视人类反馈对齐中的偏好聚合问题，识别失败模式并揭示处理分歧的广阔设计空间。

Comments Accepted for publication in ACM SIGecom Exchanges