AAAI

Toward Maturity-Based Certification of Embodied AI: Quantifying Trustworthiness Through Measurement Mechanisms

迈向基于成熟度的具身AI认证：通过测量机制量化可信度

Michael C. Darling, Alan H. Hesu, Michael A. Mardikes, Brian C. McGuigan, Reed M. Milewicz

机构 * Michael C. Darling ； Alan H. Hesu ； Michael A. Mardikes ； Brian C. McGuigan ； Reed M. Milewicz 纠错

AI总结 本文提出基于成熟度的具身AI认证框架，通过量化机制评估可信度，并通过无人机检测案例验证其可行性。

Comments Accepted to AAAI-26 Bridge Program B10: Making Embodied AI Reliable with Testing and Formal Verification

From Policy to Logic for Efficient and Interpretable Coverage Assessment

从策略到逻辑：为高效和可解释的覆盖评估而设

Rhitabrat Pokharel, Hamid Reza Hassanzadeh, Ameeta Agrawal

AI总结 本文提出了一种结合覆盖意识检索器和符号规则推理的方法，以提高医疗覆盖政策审查的效率和可解释性，同时降低模型成本并提升评估准确性。

Comments Accepted at AIMedHealth @ AAAI 2026

Automated Reproducibility Has a Problem Statement Problem

自动化可重复性存在一个问题陈述问题

Thijs Snelleman, Peter Lundestad Lawrence, Holger H. Hoos, Odd Erik Gundersen

AI总结 本文提出了一种通用的问题陈述框架，用于自动化经验性AI研究的可重复性，通过自动提取研究假设、实验和解释，验证了其在不同子领域中的有效性。

Comments Accepted at RAI Workshop @ AAAI 2026

Attribute-Aware Controlled Product Generation with LLMs for E-commerce

基于属性意识的LLM电商产品生成控制

Virginia Negri, Víctor Martínez Gómez, Sergio A. Balanya, Subburam Rajaram

机构 * Amazon Spain（亚马逊西班牙分公司） ； Amazon Germany（亚马逊德国分公司） 纠错

AI总结 本文提出基于LLM的属性意识电商产品生成方法，通过三种策略生成高质量合成数据，提升电商数据集的准确率与实用性。

Comments AAAI'26 Workshop on Shaping Responsible Synthetic Data in the Era of Foundation Models (RSD)

Beyond Detection: Exploring Evidence-based Multi-Agent Debate for Misinformation Intervention and Persuasion

超越检测：探索基于证据的多智能体辩论用于虚假信息干预与说服

Chen Han, Yijia Ma, Jin Tan, Wenzhen Zheng, Xijin Tang

AI总结 本文提出ED2D框架，通过整合事实证据检索，提升虚假信息检测与说服效果，同时揭示MAD系统在干预中的潜力与风险。

Comments This paper has been accepted to AAAI 2026

CaTFormer: Causal Temporal Transformer with Dynamic Contextual Fusion for Driving Intention Prediction

CaTFormer：具有动态上下文融合的因果时间变换器用于驾驶意图预测

Sirui Wang, Zhou Guan, Bingxi Zhao, Tongjia Gu, Jie Liu

AI总结 CaTFormer通过动态上下文融合和因果建模，提升驾驶意图预测的准确性和透明性。

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