The Beginning of ChatGPT Ads
ChatGPT 广告的开端
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
期刊&会议
AAAI
AAAI Conference on Artificial Intelligence · 会议 · Artificial Intelligence
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
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)
EFX Allocation In (Multi)Hypergraphs
（多）超图中的EFX分配
AI总结 该研究在（多超）图设置下，证明围长至少为4的超图（主体具一般单调估值）及满足特定条件的多超图中，总存在EFX分配，分别可在多项式和伪多项式时间构造。
Comments 15 pages, accepted in AAAI 2026
Explainable AI for the EU Right to Explanation: A Systematic Review of the Law-XAI Translation Gap
面向欧盟解释权的可解释人工智能：法律与可解释人工智能之间翻译差距的系统综述
AI总结 本文针对欧盟解释权开展XAI系统综述，发现法律与技术视角整合不足，提出收件人/目的框架与四阶段操作蓝图，指出需解决相关研究问题以保障解释权落地。
Comments Accepted at the 9th AAAI/ACM Conference on AI, Ethics and Society (AIES-26)
AI Alignment and Fiduciary Obligation
AI对齐与受托义务
AI总结 本文提出将受托理论应用于长期AI助手部署，以开发者对用户负有的忠诚、注意、善意和坦诚四项受托义务为基础构建AI对齐标准，为AI对齐研究提供新视角。
Comments 10 pages, 1 table. Accepted at the 9th AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES 2026)
Cooperative Coevolution for Resource-Constrained Agentic LLM Post-Training
资源受限智能体大语言模型后训练的协同协同进化方法
AI总结 针对资源受限智能体LLM后训练的高内存、长耗时问题，提出CoPES方法，在GPU小时预算下，其验证准确率恢复率、内存效率均优于标准ES和LoRA-GRPO，在多任务基准上表现更优。
Comments 14 pages,9 figures, submit to AAAI 2027
Learning Compositional Meta-Routing for Agentic Workflows: An Executable Benchmark
面向智能体工作流的组合式元路由学习：一个可执行基准
AI总结 本文提出一个智能体工作流的可执行基准和感知预算的组合式元路由器，在保留测试集上实现100%成功率，成本比静态策略低43%，但在词汇偏移挑战任务上表现不佳，凸显词汇泛化是主要限制。
Comments 7 pages, 1 figure; AAAI 2027 anonymous submission
Hidden Errors in Big Data: The Case of Property Records
大数据中的隐藏错误：以房产记录为例
AI总结 本文审计两个中介房产数据集，发现其存在1-2%售价偏差、12-15%覆盖错误等问题，错报高度一致，会影响财产税累退性估计，凸显开放行政数据的重要性。
Comments To appear in Proceedings of the Ninth AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES-26), Malmö, Sweden, October 12-14, 2026
Algorithms for Structured Elections under Thiele Voting Rules
Thiele投票规则下结构化选举的算法
AI总结 该文研究Thiele投票规则下结构化选举的获胜者确定问题，针对选民区间域等设计FPT算法，解决了PAV相关的两个开放问题，推进了此类选举的计算复杂性研究。
Comments 18 pages. A conference version of this work appeared in AAAI 2026
When Specifications Conflict: A Symmetry-Based Framework for Measuring LLM Preferences
当规范冲突时：一种基于对称性的测量大语言模型（LLM）偏好的框架
AI总结 本研究提出基于对称性的框架，通过含550个实例的数学基准等评估，发现LLM在冲突规范下有系统性偏好，排序为形式类>纯自然语言>输入-输出示例，可跨领域应用。
Comments Submitted to AAAI 2027
When AI Becomes Routine: A Decade of Public AI Mediation in Korean Go Commentary
当AI成为日常：韩国围棋解说中十年的公共AI中介实践
AI总结 本研究以YouTube十年间约1900小时的韩国围棋解说为语料，分析AI成为日常工具后，视觉与语言层面AI存在的不对称性，构建中介类型学并指出其在低AI可靠性领域的重要性。
Comments Accepted at AIES 2026 (AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society). Extended version: the conference paper followed by Appendices A-I. 23 pages, 4 figures, 13 tables
When AI Does the Work, What Is Learning For? Post-Instrumental Learning and the Risk of Capacity Dissolution
当AI完成工作时，学习的目的是什么？后工具性学习与能力消解的风险
AI总结 本文针对AI完成机构判定能力的工作时学习目的模糊的问题，提出后工具性学习概念，分析其保留的五种能力及能力消解风险，核心指出AI治理需评估系统部署是否保留人的相关能力。
Comments Accepted at the Ninth AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES 2026), Malmö, Sweden, October 12--14, 2026. 19 pages, 1 table
Scaling, Lock-In, and Proxy Compliance: A Political Economy of Responsible AI
规模化、锁定效应与代理合规：负责任AI的政治经济学
AI总结 本研究通过构建序贯政治经济模型，分析规模化AI问责的制度问题，揭示代理合规均衡的形成机制，指出独立审计权、可移植性等因素对执法与缓解的影响，解释了形式合规与运营结果存在差距的原因。
Comments Accepted at AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES '26)
A Sparse Glimpse of the Whole: Train-Free Self-Speculative Decoding
对整体的稀疏一瞥：无训练的自推测解码
AI总结 该研究针对推测解码加速受限问题，提出无训练的SparseSpec-L框架，通过动态稀疏KV缓存与熵控推测长度，在保留目标模型输出分布的同时实现长上下文推理的端到端加速。
Comments 9 pages, 4 figures, subbmited to AAAI 2027
RAGuard: A Layered Defense Framework for Retrieval-Augmented Generation Systems Against Data Poisoning
RAGuard：一种针对检索增强生成系统数据中毒的分层防御框架
AI总结 该研究针对RAG系统的语料库中毒攻击，提出分层防御框架RAGuard，含对抗微调检索器与ZKIP两层，可将攻击成功率降至0，且保持检索性能，相关资源已开源。
Comments Accepted to NeurIPS ResponsibleFM 2025, AAAI FrontierIR 2026
Probing the Origins of Reasoning Performance: Representational Quality for Mathematical Problem-Solving in RL vs. SFT Fine-Tuned Models
探究推理性能的起源：强化学习（RL）与监督微调（SFT）模型在数学问题求解中的表征质量
AI总结 本研究探究RL与SFT微调模型数学推理性能差异的机制，发现RL模型的表征更具线性可分性、深层重要性更高，其token分配变异性或反映在线策略推理的分布。
Comments Second Workshop on XAI4Science, AAAI 2026
Masked Autoencoders Learn Perception-Relevant Representations from Resting State Neural Data
掩码自动编码器从静息态神经数据中学习与感知相关的表示
AI总结 研究利用自监督学习，通过在盲人参与者V1区的自发神经活动上预训练掩码自动编码器，测试能否改善感知解码。结果显示该方法有效，表明自发皮层活动有价值，无监督预训练是改善神经解码的好策略。
Comments 6 papers, 4 figures. NeuroAI Workshop, AAAI 2026
Journal ref Proceedings of the First Workshop on NeuroAI Multimodal Intelligence @ AAAI 2026, PMLR 308:93-98, 2026
Separating Clicks from Baits: Using Large Language Models to Detect Misleading YouTube Thumbnails
从诱饵中分离点击：使用大语言模型检测误导性的YouTube缩略图
AI总结 研究针对YouTube等平台误导性缩略图问题，提出用大语言模型的多模态检测管道，构建数据集并评估多个模型，发现Claude 3.5 Sonnet性能突出，通过失败分析为视频平台发展提供方向。
Comments Accepted to the 21st International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2027)
Journal ref Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 2027
Auditing Alignment Controllability in LLMs via Political Axes
通过政治轴审计大语言模型中的对齐可控性
AI总结 研究通过对7个大语言模型进行基于提示可控性的压力测试，探讨其在政治轴上的对齐可控性，发现上下文框架起主要作用，模型移动方式有别，强调政治坐标审计需考虑分散性等可控性因素，并发布相关数据和代码。
Comments 17 pages, 6 figures, 4 tables. Accepted at AIES 2026 (AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society). This version includes the supplementary appendix. Code and data: https://github.com/mbrcic/llm-political-steerability (Zenodo DOI 10.5281/zenodo.21489805)
Distribution-Specific Curvature Control with Finite-Sample Guarantees for Open-Weight Safety
具有有限样本保证的开放权重安全的特定分布曲率控制
AI总结 研究如何在开放权重模型中防止有害微调并保留良性适应性，提出HarmAlign方法，通过沿估计子空间变形等操作，推导有限样本界，实现条件收敛率控制，在多种设置下有效阻止攻击且保护良性任务。
Comments Under submission AAAI 2027
What Does the Credential Still Certify? Cognitive Stewardship for AI-Mediated Education
证书仍然证明什么？人工智能介导教育的认知管理
AI总结 研究探讨生成式AI对教育评估前提的改变，开发认知管理框架，审核30所大学的AI评估指南，发现公共政策分类AI使用较好但解释证书有效性不足，强调大学需制定使认证逻辑可见的政策。
Comments Accepted at the Ninth AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES 2026), Malmö, Sweden, October 12--14, 2026. 13 pages, 3 figures; supplementary material is available as an ancillary file
Predicting Groundwater Arsenic Concentrations Using Graph Neural Networks
使用图神经网络预测地下水中的砷浓度
AI总结 研究针对美国地下水砷污染问题，将其预测设为回归任务，构建整合数据集，运用k-NN、GIS等技术连接测量点。评估多种机器学习模型，发现图神经网络能考虑空间依赖性，超越梯度提升树，为地下水风险测绘和监测提供基础。
Comments 7 pages, 5 figures, 1 table, AAAI '26 AI4ES workshop acceptance
Can LLM Code Explanations Adapt to Diverse Problem-Solvers' Needs?
大语言模型代码解释能否适应不同问题解决者的需求？
AI总结 研究LLM代码解释能否适应不同问题解决者需求，基于包容性设计方法开发提示，用自然语言处理技术从六个LLM生成代码解释，发现13种语言适应分类法，贡献两种问题解决适应方法。
Comments To be published in AAAI/ACM conference on AI, Ethics, and Society (AIES 2026)
A Method for Learning Value Systems in Generative AI
一种在生成式人工智能中学习价值系统的方法
AI总结 研究生成式人工智能中价值系统学习问题，提出将先前验证的方法用于此场景，基于成对偏好数据同时学习价值基础实现与价值系统表示，算法动态排序，评估显示其性能优、权衡小且可解释性强。
Comments Full version of a to be published paper in proceedings of the 9th AAAI/ACM conference in AI, Ethics and Society (AIES 2026). Includes supplementary material. 20 pages, 2 figures
Candidate Attended Dialogue State Tracking Using BERT
使用BERT的候选参与对话状态跟踪
AI总结 本文针对多领域对话状态跟踪问题，提出利用预训练BERT模型的可扩展框架，实现零样本泛化，能快速适应新领域，在基于模式的对话（SGD）数据集上评估，性能相比基线有显著提升。
Comments 7 pages, 4 figures. Presented at the DSTC8 workshop, AAAI-20 (poster session)
AI Watermark Evidence Fails Forensic Readiness: An Empirical Evaluation
人工智能水印证据无法满足法医鉴定要求：一项实证评估
AI总结 本文针对政府要求大语言模型生成内容带水印这一规定所基于的假设进行检验，通过FRS框架评估三种水印方法，以意义保留释义为攻击向量，发现这些方法存在诸多问题，不符合法庭证据标准，FRS评分系统也有局限性。
Comments 9 pages, 4 figures. A version of this paper was submitted to the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES) 2026
MDND: Unsupervised Learning Guided by Non-Differentiable Refinement for Shape Correspondence
MDND：基于不可微细化的无监督形状对应学习
AI总结 研究针对形状对应中深度功能映射框架受限于端到端可微性的问题，提出MDND范式，采用双分支架构，通过一致性损失进行无监督训练，能生成稳健对应，在非等距变形和拓扑噪声形状上表现出色，创造了新的先进水平。
Comments This manuscript is the complete version of the supplementary materials for our AAAI 2026 paper
Beyond a Joke: Multi-Angle Reasoning for Detecting and Explaining Harmful Humor in Memes
超越玩笑：用于检测和解释表情包中有害幽默的多角度推理
AI总结 研究如何检测和解释表情包中有害幽默，提出MAR-12框架，利用视觉语言模型，从十二个角度解读表情包，经注意力机制和原型分类器预测，在多数据集上准确率超现有方法，且能给出有说服力的解释。
Comments Accepted for Publication at AAAI-ICWSM 2027
How Does Empowering Users with Greater System Control Affect News Filter Bubbles?
赋予用户更大系统控制权如何影响新闻过滤气泡？
AI总结 研究探讨赋予用户更大系统控制权对新闻过滤气泡的影响，设计增强界面的政治新闻推荐系统，通过用户研究发现该系统虽提高了用户对过滤气泡的认知，但对新闻消费的影响因用户偏好呈现异质性。
Journal ref In Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, vol. 18, pp. 943-957. 2024
OvAi Focus: AI-based Multi-class Segmentation of Functional Ovaries and Adnexal Masses in Gynecological Ultrasound
OvAi Focus：基于人工智能的妇科超声中功能性卵巢和附件包块的多类别分割
机构 * Academic Division of Gynecology and Obstetrics, University of Turin（妇科与产科学术部，都灵大学） ； Obstetric and Gynecology Unit, Ospedale Sant'Anna, Department of Surgical Sciences, University of Turin（妇产科单元，圣安娜医院，外科科学系，都灵大学） ； Tel Aviv Sourasky Medical Center, Tel Aviv, Israel（特拉维夫 Sourasky 医疗中心，特拉维夫，以色列）
AI总结 针对卵巢癌这一致命妇科恶性肿瘤，OvAi Focus软件可对妇科超声中的功能性卵巢和附件包块进行多类别语义分割，通过多中心数据集训练和验证，其分割DICE分数表现良好，优于同类先进方法。
Comments Accepted for presentation at Ital-IA 2026 (6th CINI National Conference on Artificial Intelligence) in Rome, Italy. To be published in the CEUR-WS proceedings
