AAAI

The Beginning of ChatGPT Ads

ChatGPT 广告的开端

Emma Lurie, Ro Encarnación, Sorelle A. Friedler, Danaé Metaxa

AI总结 本文首次实证研究 ChatGPT 广告，采用傀儡审计方法，发现低收入账号更易收到广告，发布了广告存档并提出未来研究建议。

Comments To be published in AAAI/ACM AIES 2026

Manipulation-Proof Oblivious Audits against Deceptive Model Providers

针对欺骗性模型提供者的防操纵遗忘审计

Augustin Godinot, Sofiane Azogagh, Julien Ferry, Sébastien Gambs

AI总结 本文提出新型防操纵遗忘审计协议，利用私有信息检索机制提升审计对模型提供者操纵行为的可检测性，实验验证其有效实用。

Comments This work has been accepted for publication at the 2026 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES)

MemSIF: From Structured Interactions to Dual-Track Fact Memory for LLM Agents

MemSIF：从结构化交互到面向大语言模型智能体的双轨事实记忆

YuFei Luo, Xiucheng Xu, Zhen Yang

AI总结 该研究针对大语言模型智能体的长期记忆问题，提出MemSIF框架，通过结构化交互记忆与双轨事实记忆缓解两种错位模式，在两个数据集上的五种主干模型中均取得最高总准确率。

Comments Submitted to AAAI 2027. 19 pages, 10 figures, 18 tables

Tree of Thoughts as a Classical Heuristic Search Problem: Formal Foundations and Design Patterns

思维树作为经典启发式搜索问题：形式化基础与设计模式

Guni Sharon

机构 * Guni Sharon 纠错

AI总结 本文通过经典启发式搜索术语统一分类法，将基于LLM的推理映射到搜索组件，并识别出系统搜索和前瞻性策略两种设计模式。

Comments Extended version of the SoCS 2026 paper. Includes appendices omitted from the proceedings version

Journal ref Proceedings of the Nineteenth International Symposium on Combinatorial Search (SoCS 2026), AAAI Press, 2026

Communication-Enhanced Tutoring for Efficient Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning

MACTAS: 基于自注意力的多智能体强化学习中智能体间通信方法 with 动作-价值函数分解

Maciej Wojtala, Bogusz Stefańczyk, Dominik Bogucki, Łukasz Lepak, Paweł Wawrzyński

机构 * University of Warsaw（华沙大学） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究机构） ； Institute of Fundamental Technological Research, Polish Academy of Sciences（波兰科学院基础技术研究所） ； IDEAS NCBR ； Warsaw University of Technology（华沙技术大学） 纠错

AI总结 MACTAS通过自注意力机制实现多智能体强化学习中的智能体间通信，结合动作-价值函数分解，提供可微通信方法，实现大规模系统的高效训练与高性能表现。

Comments Submitted for AAAI 2027

FinRpt: Dataset, Evaluation System and LLM-based Multi-agent Framework for Equity Research Report Generation

FinRpt：用于权益研究报告生成的数据集、评估系统及基于大语言模型的多智能体框架

Song Jin, Shuqi Li, Shukun Zhang, Rui Yan

AI总结 本文首次明确权益研究报告生成任务，推出含数据集、评估系统的FinRpt基准，提出多智能体框架FinRpt-Gen，实验验证其有效性，相关代码与数据集公开。

Comments AAAI 2026