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10月15日周四
  1. arXiv cs.AI48

    仅以维持人类生命为职责的智能体能否被劫持用于杀人?模拟高风险环境中的延迟多轮派生动作陷阱攻击

    研究基于 NASA 衍生的 BioSim 月球栖息地模拟,测试仅负责维持人类生命的 AI 操作员能否被延迟提示注入诱导关闭生命支持系统。攻击者无法伪造传感器或操作设备,只能说服智能体放弃目标,且需在操作员注视下维持关闭状态。

  2. arXiv cs.CL62

    The Agentic Scientist:用编码智能体编排自动化科研发现

    论文提出 The Agentic Scientist,一个面向人类研究者的端到端分布式流水线,可与现代编码智能体协同开展计算研究。系统把研究拆分为任务起草、想法生成、规划、沙箱实验、结果聚合、基线与消融构建、事后分析和报告撰写,由 meta-controller 管理并行研究智能体并在各阶段执行 rubric 验证。

  3. arXiv cs.AI18

    信任阻碍了双向人机对齐

    研究指出,将信任校准作为 AI 辅助决策的核心框架过于局限:信任 AI 只是管理不确定性的策略之一,且当 AI 面对目标与状态仅部分可知或不可知的"大世界"决策问题时,信任校准常被误用。在此类场景中,人机对齐需处理更高阶的决策过程,作者据此提出面向过程的人机耦合系统设计思路。

  4. arXiv cs.CL24

    LOTUS:用预测未来来学习理解时间序列

    研究者提出 forecast grounding 预训练原则,要求语言对齐的时间序列表示在适配下游任务前仍能预测未来演化,并据此构建 LOTUS:将每个时间序列通道切分为不重叠 patch 映射进 LLM 嵌入空间,再由时间序列 token 的隐藏状态预测下一个 patch。

  5. arXiv cs.AI25

    GesBench:多模态语言模型何时何地感知社会含义?

    研究者提出 GesBench,一个基于人类交互的线索级社会感知基准,用累积子话语片段测量多模态 LLM 何时形成对说话人意图和社会可供性的稳定解读,并用人类注视引导的破坏评估人类关注区域对模型判断是否功能重要。该基准由 6000 多个话语级片段构建,涵盖开放式与闭源多模态模型,发现明显的人机差距:人类更早形成预测性理解且修正更频繁,模型则常在不同片段间含糊或重复。代码已公开。

  6. arXiv cs.AI32

    Marvo:通过 Margin Reward 实现自进化视觉智能体

    研究者提出 Marvo,一种从无标注图像中学习工具调用的自进化方法,由生成问答对的 challenger 和通过强化学习解题的 solver 两个智能体组成。其核心是 margin reward,即 solver 在有工具和无工具时表现之差,据此构建自适应课程以鼓励有效工具调用。在智能体推理、视觉搜索、数学及通用真实世界推理等基准上,Marvo 平均准确率最高提升 7.1%。

  7. arXiv cs.AI24

    简单离散世界之间的知识迁移

    研究在类数独的小型离散世界中测试深度循环模型的知识迁移能力,训练单一模型掌握多种规则组合,并在四个新颖性层级上评估。在重组已训练规则时,符号描述达到99%、示例为95%;当规则组件从未在训练中共现时,描述方式低于无信息基线,而示例方式仍高于基线。该框架比 ARC-AGI 等基准更系统地测试泛化能力,为评估深度循环推理模型提供新依据。

  8. arXiv cs.CL30

    PerSo:在真实说服场景中考察 LLM 社会智能的多个维度

    研究者提出 PerSo 基准,基于 Reddit ChangeMyView 社区的真实说服对话,用 LLM-in-the-loop 流程构建评估任务并经人工标注验证,同时考察 LLM 的认知智能与行为智能。对多个 LLM 的评测显示,性能总体随模型规模提升但各维度表现不一,最强 LLM 在行为任务上略超最佳人类表现,而最佳人类参与者在认知任务上仍保持领先。

  9. arXiv cs.CL24

    VASPO:用特权价值估计实现自蒸馏的策略优化方法

    VASPO 将特权自蒸馏信号与 PPO 结合,由 critic 基于预测的续写回报计算 token 级优势,自教师则通过有界概率比对选定的正优势进行调制。在六个数学推理基准上,VASPO 在 Qwen3-4B 和 OLMo3-7B 上平均准确率分别较 PPO 提升 2.59 和 1.81 个百分点,并在 Knights and Knaves 上取得所评估方法中的最高平均准确率。代码已开源。

  10. arXiv cs.AI12

    POMDP 与多环境 POMDP 之间的复杂度差距

    研究扩展了多环境 POMDP(ME-POMDP)的复杂度图谱,识别出哪些 POMDP 子类在扩展到多环境设定后仍保持 PSPACE 完全性。作者证明了多环境盲 MDP 和确定性 POMDP 的 NP 完全性,并为不满足混合封闭条件的子类证明了 PSPACE 完全性,还给出了多观测 POMDP 的新复杂度结果。

  11. arXiv cs.CL27

    多语言模型偏见审计研究:更低的偏见分数不等于更公平的模型

    一项针对 10 个开源模型、8 种语言的偏见审计研究发现,全部 70 个模型-语言组合的刻板印象分数均低于英语水平,但这一下降主要来自测试项本身的变化而非模型更公平。翻译后的测试项与英语原项的分数相关性仅 0.23(忠实翻译为 0.27),远低于改写英语项的 0.48,说明平均分无法区分偏见降低与分数模式改变。研究还记录了三种会静默抹除偏见信号的常见流程错误,并开源了代码。

  12. arXiv cs.CL27

    semCER:面向 OCR 的严重度加权字符错误率

    研究提出 semCER,在保留 CER 对齐方式与分母的基础上,由 LLM 评判为每个字素编辑赋予严重度权重,且无需分词。在英语、越南语和中文中,其评分逐条编辑地贴合读者评分,并能将读者认为最严重的编辑排在排序列表前列;在 CER 与 semCER 分歧的样本对上,英语和中文读者更常支持 semCER。研究还发布了 6100 万条已评判编辑、聚合读者评分及蒸馏评分器。

  13. arXiv cs.AI39

    SkillHorizon:通过技能组合构建长时程智能体任务

    研究者提出 SkillHorizon 基准,通过技能组合在七种商业环境中构建长时程任务,任务依赖输入输出、共享资源与状态更新,参考交互负载从 64K 到 1M tokens。在 1,050 个任务上评测五个语言模型,平均局部目标完成率从 90.4% 降至 46.8%,负载越大智能体越常在工作未完成时提交失败答案。代码已开源。

  14. arXiv cs.CL22

    南亚多语言场景下 RAG 模型问答性能分析

    一项研究分析了 RAG 模型在南亚多语言问答任务中的表现,探讨检索增强生成相比无上下文与有上下文回答能否提升正确率,以及 RAG 对文化类与非文化类问题的增益差异。研究还考察了 RAG 对热门与冷门文化问题的不同影响,旨在提炼高性能因素以指导优化混合 RAG 系统的设计。

  15. arXiv cs.AI24

    AlphaRLM:让语言模型从文献出发发现符号化因子

    AlphaRLM 是一个强化学习框架,训练 LLM 直接从金融文献构建可执行的符号化因子,无需输入因子表达式。它通过文献引导的算子组装(LEGO)提供语义先验,并用可执行有效性与分组收益分离奖励对齐市场反馈。在 CSI 300、CSI 1000 和 S&P 500 上,其年化超额收益优于强因子挖掘与 LLM 基线,8B 模型展现出较强的跨市场表现。

  16. arXiv cs.AI34

    MCPDisCo:面向 MCP 原生智能体的跷跷板缓解微调框架

    MCPDisCo 是一个面向 MCP 原生智能体的生态级强化学习框架,基于 Thought-MDP 在 70 个 MCP 服务器、527 个工具的真实长程交互上训练。它针对推理与工具使用相互拖累的"跷跷板"失效模式,结合 token 掩码奖励归因与双向梯度手术进行缓解,以更少 CoT token 取得更高成功率。在 MCP-Atlas 与 GAIA 上保持单调增益,模型权重与实现已开放。

  17. arXiv cs.CL29

    FOLD:面向长上下文投机解码的免位置远记忆方法

    FOLD 是一种免训练的投机解码方法,保留精确的局部位置,并将所有远距离条目视为共享同一位置的远记忆,通过锐化注意力并单独控制其相对局部窗口的总权重来对抗注意力稀释。在六组目标-草稿模型组合、最高 256K token 的多种基准上,FOLD 大多取得最高加速比,最佳情况下较自回归解码加速从 2.08 倍提升至 4.22 倍。

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