University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

BAITBENCH: Measuring Agent Reward Hacking with Optional Shortcuts Planted in ML Tasks

BAITBENCH：通过植入ML任务中的可选捷径测量智能体的奖励黑客行为

Pradyumna Shyama Prasad, Meiri Anto, Leon Eshuijs, Julian Moncarz, Kaustubh Kislay, Juan J. Vazquez

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Arb Research（Arb研究机构） 纠错

AI总结 BAITBENCH是含三个合成表格型ML任务的基准，用于测量智能体利用可选捷径获得虚高分的奖励黑客行为，实验显示57.1%的运行存在该行为，发布相关资源作为缓解措施评估测试平台。

ClearText-Video: A Large-Scale Text-Centric Video Dataset Bridging Video Restoration and Scene-Text Enhancement

ClearText-Video：连接视频修复与场景文本增强的大规模以文本为中心的视频数据集

Jinlong Li, Jiaming Ding, Dingfu Lu, Malcolm Hsiu, Chuang Ke, Kangning Yang, Bochen Guan, Lan Fu, Jie Cai, Huiming Sun, Zibo Meng

机构 * OPPO US AI Center（OPPO美国人工智能中心） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 研究团队推出ClearText-Video数据集，评估发现视觉增强未必提升文本推理，仅OCR管道远逊于多模态推理，为相关系统提供基础。

Comments This paper is accepted by 2026 Proceedings of the European Conference on Computer Vision

CrossAudit: A Git-Native, Cross-Vendor Audit Loop for Agentic Science

CrossAudit：面向智能体科学的原生Git跨供应商审计循环

Zhaohe Dong, Yuhao Chen

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 CrossAudit是面向智能体科学的原生Git跨供应商审计协议，通过不同供应商智能体按人类规则审计工作，试验显示不同供应商对规则解读有差异，其自身审计记录为核心证据。

Comments 19 pages, 4 figures, 3 tables, 22 references. Reference implementation, audit ledger, and experiment artefacts: https://github.com/dongzhaohe321418-lab/crossaudit

Denoising as Projection: Constrained Optimization with Gradient-Guided Diffusion

去噪即投影：带梯度引导扩散的约束优化

Runyu Zhang, Jiawei Zhang, Gioele Zardini, Saurabh Amin, Asuman Ozdaglar

机构 * MIT（麻省理工学院） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文提出一种将目标梯度融入去噪步骤的投影梯度引导扩散更新方法，用于结构化可行集上的约束优化，在三类设置中保证收敛，实验验证其平衡目标下降与几何保留的有效性。