AAAI

IF:CARGO: LLM-Based Semantic Compilation for Al-Native Rule Programming Games

IF:CARGO：面向AI原生规则编程游戏的基于大语言模型的语义编译

Ting-Chen Hsu, Lianye Zhang, Jiangxu Lin, Zhaoyi Yu, Fei Qin, Zihao Chen

AI总结 本研究通过实验性益智游戏IF:CARGO，将大语言模型用作语义编译器而非游戏代理，开展24人混合方法游戏测试，提出AI原生游戏需约束自然语言输入、保留玩家创作权并确保确定性执行的模式。

Comments Accepted to 2026 AAAI Conference on Artificial Intelligence and Digital Interactive Entertainment (AIIDE)

No One to Blame: A Framework of Constitutive AI Unaccountability

无人可追责：构成型AI不可问责性的框架

Long Hoang Nguyen, Eva Späthe, Sebastian Lins, Ali Sunyaev

AI总结 针对自主AI系统带来的问责挑战，该研究提出构成型AI不可问责性概念，构建诊断框架，在OpenClaw中检测到多数相关条件，为识别AI问责缺口提供实用工具。

Comments Extended version with appendix; final version to appear in the Proceedings of AAAI/ACM AIES 2026

Understanding Content Moderation in Large Language Models through Restricted Books: From Refusal to Warning

通过受限书籍理解大语言模型的内容审核：从拒绝对话到发出警告

Xucheng Yu, Emily Knox, Haohan Wang

AI总结 该研究以400本受限与非受限书籍为测试平台，对6家AI提供商的6种前沿模型开展大规模实验，发现现代LLM对受限书籍仅0.07%的案例拒绝对话，其内容政策已转向校准的上下文敏感披露。

Comments Accepted at AIES 2026 (AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society). 13 pages, 4 figures, 5 tables. This arXiv version includes the full appendix

Glance, Scrutinize, and Think: Advancing Video Anomaly Detection from Training-Free to Agentic Reasoning

扫视、审视与思考：将视频异常检测从无训练推进到智能体推理

Shibo Gao, Peipei Yang, Xu-Yao Zhang, Linlin Huang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 该研究针对视频异常检测的“何时-何事”脱节问题，提出无训练框架GtS及工具增强型智能体方法，扩展基准并引入联合评估指标，实现了更高的异常检测准确性与推理速度。

Comments 34 pages, 8 figures, 8 tables. Journal extension of our AAAI 2026 paper (arXiv:2507.21507)

Do Judges Behave Like Algorithms?

法官的行为是否类似算法？

Riya Manchanda, Eric Chen, Chloe Zhu, Cynthia Rudin, Brandon Garrett, Songman Kang

AI总结 本研究以哈里斯县轻罪保释听证会为对象，通过训练机器学习模型分析法官决策，发现法官整体呈算法式行为但存在差异，识别算法无法解释的决策可完善司法系统。

Comments Accepted at the Ninth AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES 2026)

Causal State-Space Model for Causal Inference: Estimating Longitudinal Individual Treatment Effects

用于因果推断的因果状态空间模型：估计纵向个体处理效应

Abisoye Abidakun, Mingjun Zhong, Georgios Leontidis

AI总结 该研究针对纵向观察数据反事实估计的互信息冲突，提出CSSD和CSSPD两个因果状态空间模型，在MIMIC-III及癌症模拟数据集上均优于基线模型，为因果推断提供了新方案。

Comments Submitted to AAAI 2027. 13 pages, 5 tables, appendices A-E

Fair Algorithms with Probing for Multi-Agent Multi-Armed Bandits

多智能体多臂老虎机中的公平算法与探针

Tianyi Xu, Jiaxin Liu, Nicholas Mattei, Zizhan Zheng

AI总结 本文提出了一种多智能体多臂老虎机框架，通过引入探针机制在保证公平性的同时提升系统性能。

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 40, no. 32, pp. 27332-27340, 2026