大模型对齐与安全

MENTIS: What Belief Changes Under Alignment? Measuring Multi-Scale Latent Torsion in Language Models

MENTIS: 对齐改变了什么信念？语言模型中多尺度潜在扭转的测量

Partha Pratim Saha, Samarth Raina, Mayur Parvatikar, Amit Dhanda, Vinija Jain, Aman Chadha, Amitava Das

机构 * Pragya Lab, BITS Pilani Goa, India（BITS Pilani 去掉 Goa 的机构名，因为该机构名中包含 'Goa'，但根据规则，如果机构已有常见中文名，使用常见中文名。'Pragya Lab, BITS Pilani' 是 BITS Pilani 的一个实验室，因此翻译为 'BITS Pilani 实验室'） ； IIIT Delhi, India（德里印度理工学院） ； Amazon, USA（美国亚马逊） ； Meta, USA（美国Meta） ； Apple, USA（美国苹果） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(title,abstract)；prompt injection(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出MENTIS框架，通过层间协方差扭转范数、谱扭转诊断和能量-辐射-激活度量，测量偏好对齐在语言模型内部计算中引起的选择性、深度局部的几何结构变化。

Comments Submitted to EMNLP 2026

Reward Shaping for (Inference-Time) Alignment: A Stackelberg Game Perspective

奖励塑形用于（推理时）对齐：一个Stackelberg博弈视角

Haichuan Wang, Tao Lin, Lingkai Kong, Ce Li, Hezi Jiang, Milind Tambe

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对KL正则化导致LLM继承基策略偏见的问题，提出将奖励模型优化形式化为Stackelberg博弈，并通过简单奖励塑形方案近似最优奖励模型，在推理时对齐中持续提升平均奖励并达到超过66%的胜率。

Comments Accepted to ICML 2026. Camera-ready version

VideoGPA: Distilling Geometry Priors for 3D-Consistent Video Generation

VideoGPA: 通过几何先验知识蒸馏实现3D一致的视频生成

Hongyang Du, Junjie Ye, Xiaoyan Cong, Runhao Li, Jingcheng Ni, Aman Agarwal, Zeqi Zhou, Zekun Li, Randall Balestriero, Yue Wang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：DPO(abstract,abstract_cn)；alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 VideoGPA通过几何先验知识蒸馏提升视频生成的3D一致性，利用数据高效的自监督框架引导视频扩散模型，显著增强时间稳定性、几何合理性与运动一致性。

Comments 8 pages, 5 figures, ICML 2026

CrossVLA: Cross-Paradigm Post-Training and Inference Optimization for Vision-Language-Action Models

CrossVLA: 跨范式后训练和推理优化用于视觉-语言-动作模型

Zhi Liu

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：DPO(abstract,abstract_cn)；alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了视觉-语言-动作（VLA）模型的跨范式后训练方法，提出了CrossVLA框架，通过改进的连续动作流匹配估计器、对比LoRA和DoRA参数高效层的性能，并揭示了推理过程中去噪循环对延迟的影响，最终实现了在LIBERO数据集上的显著提升。

Comments Workshop draft, 14 pages, 4 figures. Code, ckpts, data: https://github.com/lz-googlefycy/vla-lab

GenTSE: Enhancing Target Speaker Extraction via a Coarse-to-Fine Generative Language Model

GenTSE: 通过粗到细的生成语言模型增强目标说话人提取

Haoyang Li, Xuyi Zhuang, Azmat Adnan, Ye Ni, Wei Rao, Shreyas Gopal, Eng Siong Chng, Boon Siew Han, Yuanjin Zheng

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Southeast University, China（东南大学，中国） ； Schaeffler Hub for Advanced REsearch (SHARE) at Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学Schaeffler先进研究 hub（SHARE），新加坡） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：DPO(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出GenTSE，一种两阶段解码器仅生成语言模型，先预测粗语义标记再生成细声学标记，结合冻结语言模型条件训练和直接偏好优化，在Libri2Mix上超越先前基于语言模型的系统。

Comments Accepted to Interspeech2026

Towards Healthy Evolution: Exploring the Role and Mechanisms of Human-Agent Interaction in Self-Evolving Systems

走向健康进化：探索人机交互在自我进化系统中的作用与机制

Dianxing Shi, Bowen Wang, Junqi He, Junhao Chen, Yuta Nakashima

机构 * The University of Osaka（大阪大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ANCHOR框架，通过模拟人类监督的反馈机制，在自我进化系统中缓解能力退化与安全漂移，实验表明有限监督可显著提升安全性与稳定性。

Your Self-Play Algorithm is Secretly an Adversarial Imitator: Understanding LLM Self-Play through the Lens of Imitation Learning

你的自对弈算法其实是一个对抗性模仿者：通过模仿学习的视角理解LLM自对弈

Shangzhe Li, Xuchao Zhang, Chetan Bansal, Weitong Zhang

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过将自对弈微调建模为模型与自身参数化的正则化隐式奖励玩家之间的极小极大博弈，统一了自对弈模仿与偏好对齐，并提出了基于χ²散度的新算法，在多种语言模型微调任务上优于现有方法。

Comments 26 pages, 6 tables, 5 figures

Few Tokens, Big Leverage: Preserving Safety Alignment by Constraining Safety Tokens during Fine-tuning

少令牌，大杠杆：在微调期间通过约束安全令牌保持安全对齐

Guoli Wang, Haonan Shi, Tu Ouyang, An Wang

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

专题命中 安全训练 ：alignment(title,abstract)；safety(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出PACT框架，通过约束安全相关令牌的置信度来防止微调导致的安全对齐漂移，同时保持下游任务性能。

Comments Accepted to KDD 2026

Sound and Complete Neurosymbolic Reasoning with LLM-Grounded Interpretations

基于LLM解释的完备且可靠的神经常识推理

Bradley P. Allen, Prateek Chhikara, Thomas Macaulay Ferguson, Filip Ilievski, Paul Groth

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） 纠错

专题命中 安全训练 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出将LLM直接集成到次协调逻辑的语义解释函数中，实现可靠且完备的神经常识推理，在GPQA和SimpleQA基准上宏F1提升约6个百分点，并成功检测药物安全知识库中的矛盾。

Comments 43 pages, 14 tables, 4 figures. Accepted to the 19th Conference on Neurosymbolic Learning and Reasoning (NeSy 2025); to appear Neurosymbolic Artifical Intelligence Special Issue on NeSy 2025 Extended Papers

Resilient Write: A Six-Layer Durable Write Surface for LLM Coding Agents

抗挫写入：一种六层耐用写入表面用于大语言模型编码代理

Justice Owusu Agyemang, Jerry John Kponyo, Elliot Amponsah, Godfred Manu Addo Boakye, Kwame Opuni-Boachie Obour Agyekum

机构 * Sperixlabs, Ghana（塞普里克斯实验室，加纳） ； Kwame Nkrumah University of Science and Technology, Kumasi, Ghana（库马西技术大学，加纳） ； VIA Cybersecurity Lab, Kwame Nkrumah University of Science and Technology, Kumasi, Ghana（VIA网络安全实验室，库马西技术大学，加纳） 纠错

专题命中 安全训练 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Resilient Write，通过六层耐用写入表面提升编码代理在文件写入时的容错能力，减少恢复时间并提高自我纠正率。

A Survey on the Applications of Generative Artificial Intelligence in Automated Driving Systems Test Scenario Generation Methods

生成式人工智能在自动驾驶系统测试场景生成方法中的应用综述

Ji Zhou, Yongqi Zhao, Yixian Hu, Hexuan Li, Zhengguo Gu, Nan Xu, Arno Eichberger

专题命中 安全训练 ：safety(abstract)

AI总结 综述生成式AI在自动驾驶测试场景生成中的应用，分析31篇主要研究，提出包含多模态扩展、伦理检查表和ODD覆盖图的分类法，以解决标准化评估缺失等问题。

Comments 40 pages,7 figures

Efficient and Stealthy Jailbreak Attacks via Adversarial Prompt Distillation from LLMs to SLMs

通过从大语言模型到小语言模型的对抗性提示蒸馏实现高效且隐蔽的越狱攻击

Xiang Li, Chong Zhang, Jia Wang, Fangyu Wu, Yushi Li, Xiaobo Jin

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

专题命中 越狱攻击 ：jailbreak(title,abstract)；safety(abstract)；AI safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出对抗性提示蒸馏（APD）框架，将LLM的越狱能力迁移到SLM，实现高效低资源攻击，在GPT-4上达到96.4%攻击成功率，速度提升3.7倍，参数减少11.3倍。

Comments 24 pages, 3 figures

Self-Mined Hardness for Safety Fine-Tuning

自我挖掘的难度用于安全微调

Prakhar Gupta, Garv Shah, Donghua Zhang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 越狱攻击 ：safety(title,abstract)；jailbreak(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出通过模型自身生成结果评估提示难度，对最难的提示进行安全微调，在Llama-3模型上将攻击成功率降至1-3%，但增加了拒绝率，通过混合良性提示可平衡性能。

PLAGUE: Plug-and-play framework for Lifelong Adaptive Generation of Multi-turn Exploits

PLAGUE：面向多轮利用的终身自适应生成的即插即用框架

Neeladri Bhuiya, Madhav Aggarwal, Diptanshu Purwar

机构 * A10 Networks, Inc.（A10网络公司） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

专题命中 越狱攻击 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出PLAGUE框架，通过终身学习启发的三阶段设计（Primer、Planner、Finisher）实现高效多轮越狱攻击，在o3和Opus 4.1等强安全模型上ASR提升超30%。

Comments Accepted in ICLR 2026

Helpful to a Fault: Measuring Illicit Assistance in Multi-Turn, Multilingual LLM Agents

有益于故障：测量多轮、多语言LLM代理中的非法协助

Nivya Talokar, Ayush K Tarun, Murari Mandal, Maksym Andriushchenko, Antoine Bosselut

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； independent（独立研究员） ； tubingen（图宾根大学） 纠错

专题命中 越狱攻击 ：jailbreak(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出STING框架，用于评估多轮多语言LLM代理在执行非法任务时的协助能力，发现低资源语言中攻击成功率不一致，提供实际部署中的压力测试方法。

Comments Accepted in ICML 2026

State Backdoor: Towards Stealthy Real-world Poisoning Attack on Vision-Language-Action Model in State Space

状态后门：针对状态空间中视觉-语言-动作模型的隐蔽现实世界投毒攻击

Ji Guo, Wenbo Jiang, Yansong Lin, Yijing Liu, Ruichen Zhang, Guomin Lu, Aiguo Chen, Xinshuo Han, Hongwei Li

机构 * Laboratory Of Intelligent Collaborative Computing, University of Electronic Science and Technology of China（智能协同计算实验室，电子科学与技术大学） ； National Key Laboratory of Wireless Communications, University of Electronic Science and Technology of China（无线通信国家重点实验室，电子科学与技术大学） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（计算机科学与工程学院，电子科学与技术大学） ； College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（计算机科学与技术学院，南京航空航天大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

专题命中 越狱攻击 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出状态后门攻击，利用机器人手臂初始状态作为触发器，通过偏好引导遗传算法优化触发器的隐蔽性和有效性，在五个VLA模型和五个真实任务中实现超过90%的攻击成功率。

Ghosted Layers: Unconstrained Activation Alignment for Recovering Layer-Pruned LLMs

Ghosted Layers: 无约束激活对齐用于恢复层剪枝的LLM

Vincent-Daniel Yun, Junhyuk Jo, Sai Praneeth Karimireddy, Sunwoo Lee

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Inha University（inha大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Ghosted Layers方法，通过无约束优化解决层剪枝后激活分布不匹配问题，提升LLM准确性和 perplexity 而不牺牲效率。

Multimodal Generative Engine Optimization: Rank Manipulation for Vision-Language Model Rankers

多模态生成式引擎优化：针对视觉-语言模型排序器的排名操纵

Yixuan Du, Chenxiao Yu, Haoyan Xu, Ziyi Wang, Yue Zhao, Xiyang Hu

机构 * Georgetown University（乔治城大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出多模态生成式引擎优化（MGEO）方法，通过联合优化图像扰动和文本后缀，利用视觉-语言模型内部跨模态知识耦合，实现对产品排名的有效操纵，揭示了多模态基础模型知识基础的脆弱性。

Comments Proceedings of the 4th Workshop on Towards Knowledgeable Foundation Models (KnowFM) at ACL 2026

Signals Are Not States: Neuro-Symbolic Safeguards for Culturally Aware Classroom AI

信号不是状态：面向文化意识课堂AI的神经符号安全机制

Sina Bagheri Nezhad

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出NSCR框架，通过神经符号方法处理课堂多模态信号，区分可观测证据与文化负载解读，减少文化偏见对课堂AI的负面影响。

Comments Accepted at the Workshop on Stereotypes Across Cultures in Language Technologies @ ACL 2026

Dexterity-BEV: Aligning 3D World and Actions for Generalizable Robot Policies Learning

Dexterity-BEV: 对齐3D世界与动作以实现通用机器人策略学习

Huayi Zhou, Wei Gao, Dekun Lu, Ruiji Liu, Zhanqi Zhang, Ziyang Zhang, Jian Chen, Wenlve Zhou, Sheng Xu, Shumin Li, Kangyi Guo, Shichen Xu, Zixin Huang, Yongyi Su, Kui Jia

机构 * DexForce Technology（德克斯技术公司） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 提出Dexterity-BEV框架，通过对齐顶点图和顶点谱的3D表示以及鸟瞰图对齐，解决2D基础模型在3D操作中的局限性，提升机器人策略的泛化能力。

Comments under review

Maris: A Formally Verifiable Privacy Policy Enforcement Paradigm for Multi-Agent Collaboration Systems

Maris：一种用于多智能体协作系统的形式化可验证隐私策略执行范式

Jian Cui, Zichuan Li, Chi Wang, Luyi Xing, Xiaojing Liao

专题命中 隐私与版权 ：prompt injection(abstract)

AI总结 针对多智能体协作系统（MACS）中敏感数据泄露风险，提出一种基于引用监视器的隐私增强开发范式Maris，通过嵌入消息流控制机制实现细粒度数据保护，并在AutoGen和LangChain框架中实现，实验表明其能有效缓解数据泄露威胁且保持高任务成功率。

Distributional Open-Ended Evaluation of LLM Cultural Value Alignment Based on Value Codebook

基于价值码本的LLM文化价值对齐的分布式开放式评估

Jaehyeok Lee, Xiaoyuan Yi, Jing Yao, Hyunjin Hwang, Roy Ka-Wei Lee, Xing Xie, JinYeong Bak

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(title,abstract)；safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.CY

AI总结 提出DOVE框架，通过率失真变分优化构建价值码本，利用不平衡最优传输度量分布对齐，解决LLM文化价值评估中的构造-组成-上下文挑战。

Comments ICML 2026 Camera Ready

TAME: A Trustworthy Test-Time Evolution of Agent Memory with Systematic Benchmarking

TAME: 一种可信的智能体记忆测试时演化与系统化基准测试

Yu Cheng, Yongkang Hu, Jiuan Zhou, Yushuo Zhang, Yihang Chen, Huichi Zhou, Mingang Chen, Zhizhong Zhang, Kun Shao, Yuan Xie, Zhaoxia Yin

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Computer Software Evaluating and Testing（上海计算机软件评测与测试重点实验室） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(title)；alignment(abstract)；safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出TAME框架，通过执行器-评估器循环实现记忆的可信演化，解决良性任务演化中智能体可信度下降问题，在GPT-5.2 AIME上准确率提升14.6个百分点。

When Tabular Foundation Models Meet Strategic Tabular Data: A Prior Alignment Approach

当表格基础模型遇见策略性表格数据：一种先验对齐方法

Xinpeng Lv, Yunxin Mao, Renzhe Xu, Chunyuan Zheng, Yikai Chen, Haoxuan Li, Jinxuan Yang, Kun Kuang, Yuanlong Chen, Mingyang Geng, Wanrong Huang, Shixuan Liu, Shaowu Yang, Wenjing Yang, Zhouchen Lin, Haotian Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了表格基础模型在策略性表格数据上的泛化能力，提出了一种策略感知的先验对齐框架SPN，以提高模型在策略性环境中的鲁棒性和预测性能。

Comments Accepted by ICML2026

Supracompetitive Pricing Under AI Monoculture

人工智能单一群体下的超竞争定价

Shengyu Cao, Ming Hu

机构 * Rotman School of Management, University of Toronto（多伦多大学罗特曼管理学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文研究了在共享AI模型下，竞争卖家委托定价时可能产生的超竞争定价问题，通过双寡头模型分析发现，AI模型的鲁棒性和可重复性配置可能导致超竞争定价现象，且市场结果取决于初始定价倾向。

Comments 46 pages

CodeTaste: Can LLMs Generate Human-Level Code Refactorings?

CodeTaste：LLM能否生成人类级别的代码重构？

Alex Thillen, Niels Mündler, Veselin Raychev, Martin Vechev

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究LLM代理在代码重构中的能力，通过CodeTaste基准测试发现，代理在详细指定重构时表现良好，但难以自主发现人类选择的重构，提出“先提议后实现”分解可改善对齐。

Video Understanding by Design: How Datasets Shape Video Models

通过设计理解视频：数据集如何塑造视频模型

Lei Wang, Syuan-Hao Li, Piotr Koniusz, Yongsheng Gao

机构 * School of Engineering and Built Environment, Electrical and Electronic Engineering, Griffith University（工程与建筑环境学院，电气与电子工程学院，格里菲斯大学） ； School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales（计算机科学与工程学院，新南威尔士大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文从数据集视角出发，提出统一框架连接数据集结构、归纳偏差与架构设计，分析数据集特性如何驱动视频理解架构创新，并讨论不同数据体制下的表征偏差。

Comments Research report

FieldWorkArena: Agentic AI Benchmark for Real Field Work Tasks

FieldWorkArena：面向真实作业任务的代理AI基准测试

Jun Takahashi, Atsunori Moteki, Akiyoshi Uchida, Shoichi Masui, Fan Yang, Kanji Uchino, Yueqi Song, Yonatan Bisk, Graham Neubig, Ikuo Kusajima, Yasuto Watanabe, Hiroyuki Ishida, Koki Nakagawa, Shan Jiang

机构 * Fujitsu Limited（富士通株式会社） ； Fujitsu Research of America（富士通美国研究部） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Master’s Student, The University of Tokyo（东京大学硕士研究生） ； Agent Research Collective（代理研究集体） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出FieldWorkArena，用于评估代理AI在真实制造业和零售环境中的性能，通过现场采集的数据和实地访谈设计任务，验证多模态大语言模型的评估可行性。

Comments 27 pages, 10 figures, 7 tables [ICPR 2026 Accepted] Changes from previous version: added supplemental material

Bounded by Risk, Not Capability: Quantifying AI Occupational Substitution Rates via a Tech-Risk Dual-Factor Model

受风险限制而非能力：通过技术-风险双因素模型量化AI职业替代率

Shuyao Gao, Minghao Huang

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 本文通过技术-风险双因素模型量化AI职业替代率，揭示了职业替代并非瞬间发生，而是渐进过程，并指出算法概率无法涵盖专家受专业责任限制的'机构溢价'。

Comments 32 pages, 4 figures. v2: added link to the reproducibility repository (https://github.com/ShuyaoGao/bounded-risk-oai), updated author email, and updated several references

SurveyLens: A Discipline-Aware Benchmark for Automatic Survey Generation

SurveyLens：一个学科感知的自动综述生成基准

Beichen Guo, Zhiyuan Wen, Jia Gu, Haochen Shi, Jian Wang, Senzhang Wang, Haoyang Li, Ruosong Yang, Shuaiqi Liu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Central South University（中南大学） ； Alibaba Cloud（阿里巴巴云） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SurveyLens，首个学科感知的自动综述生成基准，包含跨10个学科的1000篇人工撰写综述数据集和双视角评估框架，发现深度研究智能体在跨学科鲁棒性上最优，而所有范式在参考文献质量上仍薄弱。

Comments 8 pages, 9 figures