AI Agent

Forest-Chat: Adapting Vision-Language Agents for Interactive Forest Change Analysis

Forest-Chat: 为交互式森林变化分析适应视觉-语言代理

James Brock, Ce Zhang, Nantheera Anantrasirichai

机构 * School of Computer Science, University of Bristol（布里斯托尔大学计算机科学学院） ； School of Geographical Sciences, University of Bristol（布里斯托尔大学地理科学学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出Forest-Chat，一种基于LLM的森林变化分析代理，通过多任务处理实现自然语言查询，提升森林变化检测与语义解释的准确性与可解释性。

Comments 28 pages, 9 figures, 12 tables, Submitted to Ecological Informatics

MMAE: A Massive Multitask Audio Editing Benchmark

MMAE：大规模多任务音频编辑基准

Ziyang Ma, Ruiqi Yan, Ruiyang Xu, Jie Fang, Zhikang Niu, Yi-Wen Chao, Wenming Tu, Tianrui Wang, Auden, Qi Chen, Wenxi Chen, Jiaying Chi, Yanru Huo, Zixuan Jiang, Xiquan Li, Yalin Li, Junxi Liu, Minghao Liu, Binghao Qiang, Yijia Shan, Zheshu Song, Tian Tan, Zixiang Wang, Zeyu Xie, Zhifei Xie, Xiaoyu Xing, Qixiang Xu, Chen Yang, Guanrou Yang, Shan Yang, Yifan Yang, Steve Yves, Haotian Zhang, Haina Zhu, Kai Yu, Liefeng Bo, Eng-Siong Chng, Xie Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯 Hunyuan 团队） ； Tianjin University（天津大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出首个面向通用指令音频编辑的综合评估基准MMAE，涵盖7种音频模态、6级任务复杂度和8种操作类型，通过2000个样本和基于评分标准的评估框架揭示当前模型在精确执行和结构鲁棒性上的严重不足。

Comments Open-Source at https://github.com/ddlBoJack/MMAE

IRAF: Interference-Resilient Adaptive Fusion for Noise-Robust End-to-End Full-Duplex Spoken Dialogue Systems

IRAF：面向噪声鲁棒的端到端全双工口语对话系统的抗干扰自适应融合

Tao Zhong, Jiajun Deng, Nikita Kuzmin, Yinke Zhu, Tianxiang Cao, Tristan Tsoi, Zhili Tan, Simon Lui, Xunying Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； AudioLab Hong Kong, Huawei Leibniz Research Center（香港AudioLab，华为Leibniz研究中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出IRAF模块，通过逐帧预测可靠性门控来调节用户音频对LLM的贡献，提升全双工对话系统在干扰说话人环境下的响应质量和交互稳定性。

ScenicRules: An Autonomous Driving Benchmark with Multi-Objective Specifications and Abstract Scenarios

ScenicRules：具有多目标规范和抽象场景的自动驾驶基准测试

Kevin Kai-Chun Chang, Ekin Beyazit, Alberto Sangiovanni-Vincentelli, Tichakorn Wongpiromsarn, Sanjit A. Seshia

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ScenicRules基准，通过层次化规则框架和形式化场景模型，在随机环境下评估自动驾驶系统对优先级多目标规范的满足程度。

Comments v2: Minor numerical corrections for Table V. 16 pages, 14 figures, 7 tables. Extended version of paper accepted to 2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2026). ScenicRules benchmark available at https://github.com/BerkeleyLearnVerify/ScenicRules

HAVE: Host Active Verification Engine for Closing the Contextual Reality Gap in Security Digital Twins

HAVE：用于弥合安全数字孪生中上下文现实差距的主机主动验证引擎

Vincenzo Sammartino, Marco Pasquini

专题命中 Agent评测 ：agent(abstract)

AI总结 提出HAVE引擎，通过安全约束主机代理进行最大似然估计，测量经验妥协概率，利用Wilson区间置信权重和贝叶斯混合规则修正CVSS评分导致的上下文现实差距，实验显示在误报和漏报场景中分别降低38.2%和提升132.4%的到达概率。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication