Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

ErrEval: Error-Aware Evaluation for Question Generation through Explicit Diagnostics

ErrEval: 通过显式诊断实现的问题生成的误差感知评估

Weiping Fu, Bifan Wei, Jingyi Hao, Yushun Zhang, Jian Zhang, Jiaxin Wang, Bo Li, Yu He, Lingling Zhang, Jun Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（计算机科学与技术学院，西安交通大学） ； School of Continuing Education, Xi’an Jiaotong University（继续教育学院，西安交通大学） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering, Xi’an（陕西省大数据知识工程重点实验室，西安） ； Test center, National University of Defense Technology（测试中心，国防科技大学） 纠错

AI总结 ErrEval通过显式诊断机制改进问题生成评估，有效识别并纠正事实性幻觉和答案不匹配等缺陷，提升评估与人类判断的一致性。

We Need a More Robust Classifier: Dual Causal Learning Empowers Domain-Incremental Time Series Classification

我们需要一个更稳健的分类器：双因果学习赋能领域增量时间序列分类

Zhipeng Liu, Peibo Duan, Xuan Tang, Haodong Jing, Mingyang Geng, Yongsheng Huang, Jialu Xu, Bin Zhang, Binwu Wang

机构 * School of Software, Northeastern University（东北大学软件学院） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Software, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学软件学院） 纠错

AI总结 本文提出双因果学习框架DualCD，通过解耦因果特征与虚假特征，提升领域增量时间序列分类的鲁棒性。

Comments This paper has been accepted for publication at ACM WWW 2026

RTV-Bench: Benchmarking MLLM Continuous Perception, Understanding and Reasoning through Real-Time Video

RTV-Bench: 通过实时视频对多模态大语言模型的连续感知、理解和推理进行基准测试

Shuhang Xun, Sicheng Tao, Jungang Li, Yibo Shi, Zhixin Lin, Zhanhui Zhu, Yibo Yan, Hanqian Li, Linghao Zhang, Shikang Wang, Yixin Liu, Hanbo Zhang, Ying Ma, Xuming Hu

机构 * HIT（哈尔滨工业大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； XJTU（西安交通大学） ； SDU（山东大学） ； CityU（城市大学） ； HUST（华中科技大学） 纠错

AI总结 RTV-Bench通过实时视频对多模态大语言模型的连续感知、理解和推理能力进行细粒度基准测试，揭示了实时模型在长时段视频处理中的性能优势与局限。

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