语言大模型 / LLM

Competition and Diversity in Generative AI

生成式人工智能中的竞争与多样性

Manish Raghavan

机构 * MIT Sloan School of Management & Department of Electrical Engineering and Computer Science（麻省理工学院斯隆管理学院及电气工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过博弈论模型和Scattergories游戏实验，研究竞争如何促使生成式AI模型多样化，缓解同质化，并提升社会福利。

Brain-IT-VQA: From Brain Signals to Answers

Brain-IT-VQA: 从脑信号到答案

Roman Beliy, Matias Cosarinsky, Oliver Heinimann, Navve Wasserman, Michal Irani

机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出 Brain-IT-VQA 框架，基于 fMRI 脑信号解码语言令牌并结合语言模型进行视觉问答，在 NSD-VQA 新基准上显著优于先前方法，并用于分析脑区对视觉信息的贡献。

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 评测与基准 ：language model(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。

CommonLID: Re-evaluating State-of-the-Art Language Identification Performance on Web Data

CommonLID：重新评估网络数据上最先进的语言识别性能

Pedro Ortiz Suarez, Laurie Burchell, Catherine Arnett, Rafael Mosquera-Gómez, Sara Hincapie-Monsalve, Thom Vaughan, Damian Stewart, Malte Ostendorff, Idris Abdulmumin, Vukosi Marivate, Shamsuddeen Hassan Muhammad, Atnafu Lambebo Tonja, Hend Al-Khalifa, Nadia Ghezaiel Hammouda, Verrah Otiende, Tack Hwa Wong, Jakhongir Saydaliev, Melika Nobakhtian, Muhammad Ravi Shulthan Habibi, Chalamalasetti Kranti, Carol Muchemi, Khang Nguyen, Faisal Muhammad Adam, Luis Frentzen Salim, Reem Alqifari, Cynthia Amol, Joseph Marvin Imperial, Ilker Kesen, Ahmad Mustafid, Pavel Stepachev, Leshem Choshen, David Anugraha, Hamada Nayel, Seid Muhie Yimam, Vallerie Alexandra Putra, My Chiffon Nguyen, Azmine Toushik Wasi, Gouthami Vadithya, Rob van der Goot, Lanwenn ar C'horr, Karan Dua, Andrew Yates, Mithil Bangera, Yeshil Bangera, Hitesh Laxmichand Patel, Shu Okabe, Fenal Ashokbhai Ilasariya, Dmitry Gaynullin, Genta Indra Winata, Yiyuan Li, Juan Pablo Martínez, Amit Agarwal, Ikhlasul Akmal Hanif, Raia Abu Ahmad, Esther Adenuga, Filbert Aurelian Tjiaranata, Weerayut Buaphet, Michael Anugraha, Sowmya Vajjala, Benjamin Rice, Azril Hafizi Amirudin, Jesujoba O. Alabi, Srikant Panda, Yassine Toughrai, Bruhan Kyomuhendo, Daniel Ruffinelli, Akshata A, Manuel Goulão, Ej Zhou, Ingrid Gabriela Franco Ramirez, Cristina Aggazzotti, Konstantin Dobler, Jun Kevin, Quentin Pagès, Nicholas Andrews, Nuhu Ibrahim, Mattes Ruckdeschel, Amr Keleg, Mike Zhang, Casper Muziri, Saron Samuel, Sotaro Takeshita, Kun Kerdthaisong, Luca Foppiano, Rasul Dent, Tommaso Green, Ahmad Mustapha Wali, Kamohelo Makaaka, Vicky Feliren, Inshirah Idris, Hande Celikkanat, Abdulhamid Abubakar, Jean Maillard, Benoît Sagot, Thibault Clérice, Kenton Murray, Sarah Luger

机构 * Common Crawl Foundation（Common Crawl基金会） ； EleutherAI ； Factored AI ； MLCommons 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出CommonLID基准，覆盖109种语言，通过人工标注评估8种主流LID模型，揭示现有评估高估了网络领域多语言识别准确率。

Comments 18 pages, 8 tables, 5 figures

Adoption of Generative Artificial Intelligence in the German Software Engineering Industry: An Empirical Study

生成式人工智能在德国软件工程行业的采用：一项实证研究

Ludwig Felder, Tobias Eisenreich, Mahsa Fischer, Stefan Wagner, Chunyang Chen

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Heilbronn University of Applied Science（海德堡应用科学大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过混合方法研究德国软件工程师采用生成式AI工具的情况，发现经验水平调节感知收益，组织规模影响工具选择和使用强度，项目上下文意识不足是主要障碍。

Comments Accepted at FSE '26

Robust Biomedical Publication Type and Study Design Classification with Knowledge-Guided Perturbations

基于知识引导扰动的鲁棒生物医学出版物类型与研究设计分类

Shufan Ming, Joe D. Menke, Neil R. Smalheiser, Halil Kilicoglu

机构 * School of Information Sciences（信息科学学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Psychiatry（精神病学系） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出基于受控语义扰动的评估框架，通过实体遮蔽和领域对抗训练提升生物医学出版物类型分类的鲁棒性，发现通过抑制非任务定义特征可缓解鲁棒性与领域准确性之间的权衡。

Comments Accepted by IEEE ICHI 2026

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 评测与基准 ：LLM(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

BMdataset: A Musicologically Curated LilyPond Dataset

BMdataset：一个音乐学精心编纂的LilyPond数据集

Matteo Spanio, Ilay Guler, Antonio Rodà

机构 * Department of Information Engineering , University of Padua（信息工程系，帕多瓦大学） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出BMdataset，包含393个LilyPond乐谱，用于音乐理解研究，并引入LilyBERT模型，证明小规模专家编纂数据集在音乐识别任务中优于大规模噪声数据集。

Comments Submitted to SMC2026

RepoLaunch: Automating Build and Management of Code Repositories across Languages and Platforms

RepoLaunch：跨语言和平台的代码仓库构建与管理自动化

Kenan Li, Rongzhi Li, Linghao Zhang, Qirui Jin, Liao Zhu, Xiaosong Huang, Geng Zhang, Yikai Zhang, Shilin He, Chengxing Xie, Xin Zhang, Zijian Jin, Bowen Li, Chaoyun Zhang, Yu Kang, Yufan Huang, Elsie Nallipogu, Saravan Rajmohan, Qingwei Lin, Dongmei Zhang

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 RepoLaunch通过自动化依赖解析、编译和测试结果提取，提升了多语言多平台代码仓库的构建效率，其构建成功率达78%，并展示了全自动SWE数据集创建流程。

Comments Under peer review. 22 pages, 5 figures, 9 tables

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 评测与基准 ：LLM(abstract_cn)；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

Chinese Grammatical Error Correction: A Survey

中文语法纠错：综述

Mengyang Qiu, Qingyu Gao, Linxuan Yang, Yang Gu, Tran Minh Nguyen, Zihao Huang, Jungyeul Park

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文综述中文语法纠错（CGEC）研究，涵盖数据集、标注方案、评估方法和系统进展，指出关键挑战并展望未来方向。

The Post-GCN Decade Revisited: Curvature-Stratified Evaluation of Relational Learning

后GCN十年回顾：曲率分层的关联学习评估

Shuo Wang, Xiangyu Wang, Quanxin Wang, Bailin Wu, Bokui Wang, Shunyang Huang, Boyan Deng, Haonan Liu, Ruiyi Fang, Zhenxiang Xu, Boyu Wang, Zhao Kang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Western University（西方大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对关联学习中统一基准掩盖几何依赖性性能的问题，提出曲率分层评估框架，通过将数据集按曲率正负零分区，揭示模型性能本质上是几何依赖的，并给出更可靠的评估协议。

Comments Comments: Suggestions and comments are welcomed

Analytical Evaluation of DCA Convergence Properties for Minimizing Prediction Functions of Gaussian RBF Support Vector Regression

高斯RBF支持向量回归预测函数最小化的DCA收敛性分析评估

Yohei Kakimoto, Yuto Omae, Hirotaka Takahashi

机构 * Nihon University（日本大学） ； Tokyo City University（东京城大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对以训练好的高斯RBF核支持向量回归（RBF-SVR）预测函数为目标函数的非凸优化问题，利用RBF核的解析结构构造显式DC分解，推导出DC分量强凸参数下界μ和子问题梯度Lipschitz常数上界L的闭式表达式，并通过数值实验表明特征量Cαρ主导DCA的收敛性和初始点依赖性。

Comments 29 pages, 5 figures, 2 tables

Traits Run Deeper: Trait-Specific Asymmetric Fusion for Personality Assessment

特质更深：面向人格评估的特质特异性非对称融合

Jia Li, Qian Chen, Wei Wang, Xinyu Li, Zhenzhen Hu, Dongsheng Shao, Richang Hong, Meng Wang

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Intelligent Interconnected Systems Laboratory of Anhui Province（安徽省智能互联系统实验室） ； Jianghuai Advanced Technology Center（江淮前沿技术中心） ； Anhui Provincial Industry Innovation Center of Humanoid Robots（安徽省人形机器人产业创新中心） ； Anhui Provincial Key Laboratory of Humanoid Robots（安徽省人形机器人重点实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出Traits Run Deeper框架，通过多模态基础表示、特质特异性非对称融合和分布校准回归模块，解决人格评估中模态偏好差异和标签偏差问题，在AVI Challenge 2026上MSE降低约25%。

Tumor-aware augmentation with task-guided attention analysis improves rectal cancer segmentation from magnetic resonance images

肿瘤感知增强与任务引导注意力分析提高磁共振图像直肠癌分割

Aneesh Rangnekar, Joao Miranda, Natally Horvat, Stephanie Chahwan, Samir Alrayess, Aditya Apte, Aditi Iyer, Eve LoCastro, Revathi Ravella, Marc J Gollub, Iva Petkovska, Jesse Joshua Smith, Paul Romesser, Julio Garcia-Aguilar, Harini Veeraraghavan, Joseph O Deasy

机构 * Department of Medical Physics, Memorial Sloan Kettering Cancer Center（医学物理系，纪念斯隆凯特琳癌症中心） ； Department of Radiology, Memorial Sloan Kettering Cancer Center（放射学系，纪念斯隆凯特琳癌症中心） ； Department of Radiation Oncology, Memorial Sloan Kettering Cancer Center（放射肿瘤学系，纪念斯隆凯特琳癌症中心） ； Department of Surgery, Memorial Sloan Kettering Cancer Center（外科系，纪念斯隆凯特琳癌症中心） ； Department of Medicine, Memorial Sloan Kettering Cancer Center（医学系，纪念斯隆凯特琳癌症中心） 纠错

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)

AI总结 本文通过肿瘤感知增强和任务引导注意力分析，改进CT到MRI的直肠癌分割，验证了预训练模型在跨模态转移中的局限性，并提出了缓解策略以提升鲁棒性。

Comments Accepted to Biomedical Signal Processing & Control 2026

VAGNet: Vision-based Accident Anticipation with Global Features

VAGNet：基于视觉的事故预测与全局特征

Vipooshan Vipulananthan, Charith D. Chitraranjan

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Moratuwa（moratuwa大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 本文提出VAGNet，通过全局特征预测事故，提升实时性与效率，实验显示在四个数据集上精度和响应时间均优于现有方法。

Comments Published in IEEE Open Journal of Vehicular Technology (OJVT)

Journal ref IEEE Open Journal of Vehicular Technology, vol. 7, pp. 1873-1883, 2026

ShotVerse: Advancing Cinematic Camera Control for Text-Driven Multi-Shot Video Creation

ShotVerse: 提升文本驱动多镜头视频创作的电影级摄像机控制

Songlin Yang, Zhe Wang, Xuyi Yang, Songchun Zhang, Xianghao Kong, Taiyi Wu, Xiaotong Zhao, Ran Zhang, Alan Zhao, Anyi Rao

机构 * Tencent Video AI Center, PCG, Tencent（腾讯视频AI中心） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 ShotVerse通过'计划然后控制'框架，结合视觉语言模型和摄像机适配器，实现多镜头视频创作中精准的摄像机控制与高保真电影效果。

Comments SIGGRAPH Asia 2026

$PC^2$: Politically Controversial Content Generation via Jailbreaking Attacks on GPT-based Text-to-Image Models

$PC^2$：通过基于GPT的文本到图像模型的越狱攻击生成政治争议内容

Wonwoo Choi, Minjae Seo, Minkyoo Song, Hwanjo Heo, Seungwon Shin, Myoungsung You

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)

AI总结 提出首个黑盒政治越狱框架$PC^2$，利用身份保留描述映射和地缘政治远距离翻译绕过安全过滤器，在GPT系列模型上实现高达86%的攻击成功率。

Comments To appear in the 33rd ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS 2026)

OVIP-SG: Open-Vocabulary Instance-Preserving Scene Graphs for Mapping and Retrieval of Small, Fine-Grained Objects

OVIP-SG：用于小型细粒度物体映射与检索的开放词汇实例保留场景图

Tianjing Hao, Haiyu Lan, Angsong Li, Cheng Chen, Enyu Li, Jiarui Yang, Yuning Su, Peiwen Lin, Wang Chuang

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出OVIP-SG框架，通过VLM等技术实现小型细粒度物体的实例保留映射与语言引导检索，在Replica数据集上的多项指标优于现有方法，且经实际机器人实验验证有效。

Comments 15 pages, 6 figures, including appendix

Generative Embedding Benchmark: How Much Information Survives in a Dense Embedding?

生成式嵌入基准：密集嵌入中保留了多少信息？

Yun Li, Biao Yang, Peixi Wu, Yunhao Zhou, Mingzhou Jiang, Wei Yuan, Fan Yang, Wenwu Ou

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 该研究提出Generative Embedding Benchmark（GEB），通过仅用嵌入和问题文本的解码器评估7种嵌入模型，发现生成式读出能揭示可分性评估未捕捉的信息瓶颈，视觉语言模型嵌入表现更优。

CogCanvas: A Benchmark for Evaluating Multi-Subject Reference-Based Image Generation

CogCanvas: 用于评估多主体参考图像生成的基准

Long-Bao Nguyen, Quang-Khai Le, Tam V. Nguyen, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, Ho Chi Minh City, Vietnam（胡志明市理科大学） ； University of Dayton, Ohio, United States（代顿大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国家大学胡志明市分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)

AI总结 提出CogCanvas基准，包含1952张参考图像和1361个组合提示，评估多身份、对象绑定和背景场景的生成，引入BG-Sim和Attr-VQA指标，发现现有模型在超过3个主体时性能严重下降。

PosterText: Towards Unified Visual Text Generation and Editing for E-commerce Poster

PosterText：面向电商海报的统一视觉文本生成与编辑

Xiaoan Liu, Lichen Ma, Zipeng Guo, Yu He, Xiaoyan Su, Shaojie Guo, Jingling Fu, Xiaolong Fu, Hao Yang, Tongxuan Liu, Yu Guo, Fei Wang, Xinyi Liu, Yongjun Zhang, Junshi Huang

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)

AI总结 本文提出PosterText框架，将文本块作为原子单元实现电商海报的统一生成与编辑，构建了带块级标注的数据集与评估基准，经实验验证其性能优于现有相关方法。

HarmoHOI: Harmonizing Appearance and 3D Motion for Multi-view Hand-Object Interaction Synthesis

HarmoHOI：用于多视图手-物体交互合成的外观与3D运动协调

Lingwei Dang, Juntong Li, Zonghan Li, Hongwen Zhang, Liang An, Wei Min, Yebin Liu, Qingyao Wu

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shadow AI（影谱科技） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 研究针对多视图手-物体交互合成难题，提出HarmoHOI统一扩散框架，用多视图扩散Transformer混合模型联合建模视频与点轨迹，结合全局运动对齐扩散确保一致性，采用混合数据学习策略，实现多视图HOI高质量合成。

r2py: AI-Assisted Conversion of R Statistical Packages to Python

r2py：用于AI辅助将R统计包转换为Python的框架

Yufei Cai, Jun Li

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract_cn)

AI总结 本文提出r2py，这是Claude Code环境中首个七阶段AI辅助方法，可将R包系统转换为数值保真的原生Python库，在KernSmooth包上实现的r2py_kernsmooth通过518项测试，有效数字一致性达6-10位。

Comments v2: substantially extended. Adds a second case study (rpart) reached through R's .Call() interface, and a five-phase prologue reconstructing the portion of R's C API the package uses so its original C compiles without R. v1 covered KernSmooth only. Title shortened

Dual Modality Prompted Diffusion Priors for Zero Shot Hyperspectral Pansharpening

用于零样本高光谱 pansharpening 的双模态提示扩散先验

Pengwei Xie, Fei Zhu, Jiajun Li, Xiangyuan Liu, Xiangyuan Liu, Kangqing Shen, Gemine Vivone

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Peking University（北京大学） ； National Center for Applied Mathematics Shenzhen (NCAMS), Southern University of Science and Technology（南方科技大学深圳应用数学国家中心） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； National Research Council of Italy, Institute of Integrated Methodologies for Earth Observation (CNR-IMIOT)（意大利国家研究委员会综合地球观测方法研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)

AI总结 该研究针对零样本高光谱 pansharpening 问题，提出双模态提示扩散模型 DIDM，通过双模态提示注入与全色引导正则化实现空间细节与光谱保真的平衡，在多数据集实验中取得最优性能。

Security Assessment of DeepSeek Harness with A.I.G: Evaluating Resistance to Indirect Prompt Injection

基于A.I.G的DeepSeek Harness安全评估：对间接提示注入的抗性评估

Zonghao Ying, Xiangfan Wu, Huiyu Wu, Xing Zheng, Huangsheng Cheng, Xiaorong Shi, Jing Guo

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)

AI总结 本研究用A.I.G评估DSH的间接提示注入抗性，开展多场景实验，发现不同攻击的成功率，明确需在不可信内容与敏感动作间增设控制措施。

MMArt: A Multi-Perspective Multimodal Dataset for Visual Art Understanding

MMArt：用于视觉艺术理解的多视角多模态数据集

Shuai Wang, Wangyuan Ding, Yixian Shen, Jia-Hong Huang, Stevan Rudinac, Monika Kackovic, Nachoem Wijnberg, Marcel Worring

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） ； College of Business and Economics, University of Johannesburg（约翰内斯堡大学经济与商学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 针对现有艺术数据集单视角局限，推出含74234幅WikiArt画作的多视角多模态数据集MMArt，通过分析各视角特性证实多视角设计的必要性，为视觉艺术理解提供支撑。

SQL-RewriteBench: A Correctness-Gated, Full-Denominator Benchmark for Statement-Level SQL Rewriting [Experiment,Analysis & Benchmark]

SQL-RewriteBench：用于语句级SQL重写的正确性门控全分母基准测试[实验、分析与基准测试]

Jiang Long, Tianci Gao, Shiyuan Hao, Haochen Zhang, Shuncheng Liu, Jiang Zhang

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)

AI总结 研究语句级SQL重写，提出SQL-RewriteBench基准测试，应用正确性门控和全分母计算，其指标套件可区分多种指标，定义了SCS和CGOQ，提供多个可执行实例，通过测试发现现有方法存在问题，强调可部署SQL重写需多方面改进。

WiWorld-RealData: A Real-World Multi-Modal Dataset for 6G Wireless World Models

WiWorld-RealData：用于6G无线世界模型的真实世界多模态数据集

Yinyin Jiao, Huixin Xu, Jianhua Zhang, Yuelong Qiu, Jingjing Wang, Shaoyi Liu, Yuxiang Zhang, Li Yu, Xuebin Sun, Guangyi Liu

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出WiWorld-RealData数据集，包含3.7 GHz和6.775 GHz的信道冲激响应、多视角图像、全景图像、LiDAR点云、毫米波雷达记录和GNSS轨迹，支持环境辅助的信道预测，路径损耗预测MAE为2.02 dB。

Comments 6 pages, 6 figures, 3 tables

Latent Reuse in Agent Skills: Multi-modal Clone Detection at Ecosystem Scale

SkillClone: 多模态克隆检测与克隆传播分析在智能体技能生态系统中

Jiaying Zhu, Lyuye Zhang, Wenbo Guo, Yang Liu

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)

AI总结 本文提出SkillClone，首个多模态智能体技能克隆检测方法，通过融合TF-IDF与通道分解实现高精度检测，揭示技能生态系统中大量克隆关系及传播问题。

Comments 13 pages, ASE 2026