大模型对齐与安全

ReasonLight: A Multimodal Foundation Model-Enhanced Reinforcement Learning Framework for Zero-Shot Traffic Signal Control

ReasonLight: 一种多模态基础模型增强的强化学习框架用于零样本交通信号控制

Aoyu Pang, Maonan Wang, Yuejiao Xie, Chung Shue Chen, Zhiwei Yang, Man-On Pun

机构 * School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong（香港中文大学机械与自动化工程系） ； Shanghai AI Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室） ； Nokia Bell Labs, Paris-Saclay, France（法国巴黎萨克雷诺基贝尔实验室） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ReasonLight框架，通过多模态基础模型增强强化学习，利用路侧传感器和摄像头数据实现零样本适应罕见交通事件，显著降低紧急车辆等待时间。

Looking Beyond Text: Reducing Language bias in Large Vision-Language Models via Multimodal Dual-Attention and Soft-Image Guidance

超越文本：通过多模态双注意力和软图像引导减少大型视觉语言模型中的语言偏差

Haozhe Zhao, Shuzheng Si, Liang Chen, Yichi Zhang, Maosong Sun, Mingjia Zhang, Baobao Chang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大型视觉语言模型因语言偏差导致的幻觉问题，提出LACING框架，采用多模态双注意力机制和软图像引导策略，在不增加训练资源的情况下增强视觉理解并减少幻觉。

Comments EMNLP 2025

Agents that Matter: Optimizing Multi-Agent LLMs via Removal-Based Attribution

重要的智能体：通过基于移除的归因优化多智能体大语言模型

Mingyu Lu, Yushan Huang, Chris Lin, Su-In Lee

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington（华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一个基于合作博弈的归因框架，通过移除协议和模型替换来识别瓶颈智能体，从而优化多智能体系统性能并降低成本。

A Multi-Level Agent-Based Architecture for Climate Governance Integrating Cognitive and Institutional Dynamics

一种整合认知与制度动态的气候治理多层级智能体架构

Ivan Puga-Gonzalez, Önder Gürcan, Vanja Falck, Christopher Frantz, F. LeRon Shults, David Herbert, Larissa Lopes Lima, Markus Grendstad Rousseau

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 提出一种模块化多层级智能体架构，整合基于动机的认知决策模型与制度行为，用于模拟气候治理中公民、NGO、媒体和政治决策者的复杂互动。

Comments 9 pages, 1 figure, The 7th International Workshop on Agents for Societal Impact (ASI 2026) held in conjunction with the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)

Persistent AI Agents in Academic Research: A Single-Investigator Implementation Case Study

学术研究中的持久性AI智能体：单研究者实施案例研究

Anas H. Alzahrani

机构 * Department of Preventive Medicine and Public Health, Faculty of Medicine, King Abdulaziz University（预防医学与公共卫生系，医学院，国王阿卜杜勒阿齐兹大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过单研究者案例研究，分析了持久性AI智能体在真实学术环境中的架构、使用、产出和治理，发现缓存主导的工作流可能将经济单位从每token成本转向每完成工件成本。

Comments 19 pages, 2 figures, 3 main tables; supplementary appendix with 6 tables, 2 figures, and a reproducibility methods section. Describes 17 configured agents in a persistent research environment and introduces the PARE-M (Persistent Agentic Research Environment Measurement) framework

From Replacement to Orchestration: A Socio-Technical Architecture for Agentic AI in Corporate R&D

从替代到编排：企业研发中代理型人工智能的社会技术架构

Haithem Boussaid, Marc Heemskerk, Jimmy Siméon, Adam Breen, Merouane Debbah

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 针对企业研发中的生产力悖论（如Eroom定律），提出HARMONY社会技术架构，通过认知负荷再分配和有界自主性设计，引入科学企业家角色和编排杠杆指标，以提升人类-代理混合系统的研发产出。

Omissive Bias in Religious Representation: Benchmarking LLM Answers to Everyday Ethical Decision-making

宗教表征中的省略偏见：评估LLM在日常伦理决策中的回答

David Wingate, Sheryl Carty, Joshua Coates, Daniel Feldman, Nancy Fulda, Larry Howell, Brett Israelson, Dallin Jacobs, Jonathan Karr, John Paul Kimes, Elisabeth Kincaid, Paul Martens, Gavin Mobley, Suzana Pinheiro, Lindsay Slemboski, Peter Whiting

机构 * Brigham Young University ； Baylor University ； University of Notre Dame ； Yeshiva University 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过构建AllFaith宗教表征基准，评估LLM在回答日常伦理问题时是否提及宗教，发现模型普遍存在省略宗教框架的偏见，尤其在个人实际情境中更为明显。

Reducing Bias and Variance: Generative Semantic Guidance and Bi-Layer Ensemble for Image Clustering

减少偏差与方差：用于图像聚类的生成语义引导与双层集成

Feijiang Li, Zhenxiong Li, Jieting Wang, Zizheng Jiu, Saixiong Liu, Liang Du

机构 * Institute of Big Data Science and Industry（大数据科学与产业研究院） ； Key Laboratory of Evolutionary Science Intelligence of Shanxi Province（山西省进化智能科学重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Shanxi University（山西大学人工智能学院） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出GSEC框架，通过生成语义引导减少偏差、双层集成学习降低方差，在六个基准数据集上超越18种最新方法。

A measurement substrate for agentic Kubernetes operations: Methodology and a case study in retrieval-compounding falsification

面向代理化 Kubernetes 操作的测量基础：方法论与检索复合证伪案例研究

Joshua Odmark, Gideon Rubin, Deon van der Vyver

机构 * Independent（独立） ； LDE ； Cognyx 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一个闭环测量框架 agent-breakage，通过注入故障、评分响应并累积带标签元组，解决 Kubernetes 操作代理经验声明的不可证伪性问题，并在案例研究中发现检索复合能力被三个混杂因素（pgvector 索引错误、+19% 选择偏差、小样本夸大效应约 3 倍）所掩盖。

Comments 22 pages. Code at https://github.com/odmarkj/agent-breakage tag v0.1.0 (Apache 2.0). Source repo at https://github.com/odmarkj/agent-breakage-paper tag arxiv-v1

Resting Neurons, Active Insights: Robustifying Activation Sparsity in LLMs via Spontaneity

静息神经元，主动洞察：通过自发性增强LLM中的激活稀疏性

Haotian Xu, Jiannan Yang, Tian Gao, Tsui-Wei Weng, Tengfei Ma

机构 * IBM Thomas J. Watson Research Center, Yorktown Heights, USA（IBM 托马斯·J·沃森研究中心，美国Yorktown Heights） ； Halıcıoğlu Data Science Institute, UC San Diego, La Jolla, USA（哈利奇欧数据科学研究所，美国UC圣地亚哥La Jolla） ； Stony Brook University, Stony Brook, USA（史泰文·布鲁克大学，美国Stony Brook） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种通过引入自发神经元（SPON）来增强LLM中激活稀疏性的方法，解决了高稀疏率下模型精度下降的问题，通过分布匹配训练SPON，使模型在稀疏计算中保持稳定和泛化能力。

Comments ICML 2026

Multimodal LLMs under Pairwise Modalities

基于成对模态的多模态大语言模型

Yan Li, Yunlong Deng, Yuewen Sun, Gongxu Luo, Kun Zhang, Guangyi Chen

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于成对模态训练多模态大语言模型的方法，通过理论分析和表示学习框架，实现了跨模态对齐和重构，提升了模型的跨模态性能。

VERA-MH: Validation of Ethical and Responsible AI in Mental Health

VERA-MH：心理健康领域伦理和负责任AI的验证

Luca Belli, Kate H. Bentley, Josh Gieringer, Emily Van Ark, Nilu Zhao, Pradip Thachile, Matt Hawrilenko, Millard Brown, Adam M. Chekroud

机构 * Spring Health ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出VERA-MH，一种用于评估心理健康支持聊天机器人安全性的新型临床验证方法，重点评估聊天机器人在识别自杀倾向风险方面的表现。

Equilibrium Selection in Multi-Agent Policy Gradients via Opponent-Aware Basin Entry

通过对手感知盆地入口进行多智能体策略梯度的均衡选择

Yevhen Shcherbinin, Arina Redina, Maxim Kalpin, Vlad Kochetov

机构 * Bloomsbury Technology（布洛姆斯伯里技术） ； London School of Economics and Political Science（伦敦政治经济学院） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； Johannes Kepler University Linz（林茨约翰尼斯·开普勒大学） ； Odesa Polytechnic National University（敖德萨国立技术大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了多智能体策略梯度方法在局部收敛到稳定纳什均衡时的均衡选择问题，提出通过对手感知的盆地入口概率机制来提升目标均衡集的进入概率，并通过实验验证了该机制在合作盆地中的有效性。

Zero-Shot Scalable Resilience in UAV Swarms: A Decentralized Imitation Learning Framework with Physics-Informed Graph Interactions

无人机群中的零样本可扩展韧性：一种带有物理信息图交互的去中心化模仿学习框架

Huan Lin, Lianghui Ding

机构 * Institute of Image Communication and Network Engineering, School of Integrated Circuits, Shanghai Jiao Tong University（图像通信与网络工程研究所，集成电路学院，上海交通大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种去中心化模仿学习框架，通过物理信息图神经网络编码局部交互，实现无人机群在大规模故障和碎片化拓扑下的鲁棒恢复。

FUNCanon: Learning Pose-Aware Action Primitives via Functional Object Canonicalization for Generalizable Robotic Manipulation

FUNCanon: 通过功能对象规范化学习姿态感知的动作原语以实现通用的机器人操作

Hongli Xu, Lei Zhang, Xiaoyue Hu, Boyang Zhong, Kaixin Bai, Zoltán-Csaba Márton, Zhenshan Bing, Zhaopeng Chen, Alois Christian Knoll, Jianwei Zhang

机构 * TAMS (Technical Aspects of Multimodal Systems), Department of Informatics, University of Hamburg（汉堡大学信息学院TAMS（多模态系统技术）） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Agile Robots SE（敏捷机器人有限公司） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出FUNCanon框架，通过功能对象规范化学习姿态感知的动作原语，以实现通用的机器人操作，该方法将长周期操作任务分解为由主体、动词和对象定义的动作片段，从而提升策略的可组合性和可重用性。

Comments project website: https://sites.google.com/view/funcanon, 11 pages

Voices in the Loop: Mapping Participatory AI

循环中的声音：参与式AI的映射

Rashid Mushkani

机构 * Right to AI（人工智能权利） ； Mila -- Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了参与式AI在公共、公民和人道主义领域的应用，提出了一个开放的参与式AI倡议存储库和交互式地图集，通过整合Maga~na和Shilton的可信AI语料库以及额外的审计案例，揭示了参与式AI在地理分布、参与层级、生命周期、组织形式、验证状态和文档缺口等方面的模式，并展示了如何通过版本发布、记录链接的问题和注释通道、模式反馈流程和删除或限制披露请求来实现参与式AI基础设施的设计和治理框架。

Comments Accepted to The 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '26), June 25--28, 2026, Montreal, QC, Canada

MindMelody: A Closed-Loop EEG-Driven System for Personalized Music Intervention

MindMelody：一种基于EEG的闭环个性化音乐干预系统

Yimeng Zhang, Yueru Sun, Haoyu Gu, Zhanpeng Jin

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MindMelody系统，通过EEG信号实时生成个性化音乐，结合Transformer-GNN和RAG-LLM实现情绪感知与音乐生成的闭环控制，提升情感适应性与用户参与度。

On the Trustworthiness of Generative Foundation Models: Guideline, Assessment, and Perspective

生成基础模型的可信度：指南、评估与视角

Yue Huang, Chujie Gao, Siyuan Wu, Haoran Wang, Xiangqi Wang, Yujun Zhou, Yanbo Wang, Jiayi Ye, Jiawen Shi, Qihui Zhang, Yuan Li, Han Bao, Zhaoyi Liu, Tianrui Guan, Dongping Chen, Ruoxi Chen, Kehan Guo, Andy Zou, Bryan Hooi Kuen-Yew, Caiming Xiong, Elias Stengel-Eskin, Hongyang Zhang, Hongzhi Yin, Huan Zhang, Huaxiu Yao, Jaehong Yoon, Jieyu Zhang, Kai Shu, Kaijie Zhu, Ranjay Krishna, Swabha Swayamdipta, Taiwei Shi, Weijia Shi, Xiang Li, Yiwei Li, Yuexing Hao, Zhihao Jia, Zhize Li, Xiuying Chen, Zhengzhong Tu, Xiyang Hu, Tianyi Zhou, Jieyu Zhao, Lichao Sun, Furong Huang, Or Cohen Sasson, Prasanna Sattigeri, Anka Reuel, Max Lamparth, Yue Zhao, Nouha Dziri, Yu Su, Huan Sun, Heng Ji, Chaowei Xiao, Mohit Bansal, Nitesh V. Chawla, Jian Pei, Jianfeng Gao, Michael Backes, Philip S. Yu, Neil Zhenqiang Gong, Pin-Yu Chen, Bo Li, Dawn Song, Xiangliang Zhang

专题命中 AI治理与伦理 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 本文提出生成基础模型的可信度框架，通过多学科协作制定指导原则，引入动态评估平台TrustGen，揭示可信度进展与挑战，并探讨未来研究方向。

Revealing the Gap in Human and VLM Scene Perception through Counterfactual Semantic Saliency

通过反事实语义显著性揭示人类与VLM场景感知之间的差距

Ziqi Wen, Parsa Madinei, Miguel P. Eckstein

机构 * Department of Computer Science, University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校计算机科学系） ； Department of Psychological and Brain Sciences, University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校心理学与脑科学系） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过反事实语义显著性方法揭示VLM在高阶语义场景理解中与人类感知之间的差距，发现模型过度依赖大物体、图像中心物体和高显著性物体，而对人物依赖程度较低。

Digital Twins as Synthetic Controls in Single-Arm Trials

数字孪生作为单臂试验中的合成控制

Daniele Bertolini, Franklin Fuller, Aaron M. Smith, Jonathan R. Walsh, Run Zhuang

机构 * Unlearn.AI, Inc.（Unlearn人工智能公司） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文探讨了数字孪生在单臂试验中的应用，利用机器学习模型生成个性化疾病进展预测，以构建更稳健的治疗效果估计，并讨论了数据选择和FDA指南中的实际考量。

Pretraining Exposure Explains Popularity Judgments in Large Language Models

预训练暴露解释了大型语言模型中的流行度判断

Jamshid Mozafari, Bhawna Piryani, Adam Jatowt

机构 * University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究通过分析预训练数据中的暴露统计，发现大型语言模型对流行实体的偏好主要受预训练暴露影响，而非外部流行度信号，揭示了数据暴露在驱动流行度偏差中的核心作用。

Comments Accepted at SIGIR 2026

Journal ref Proceedings of the 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2026)

Frame Entrepreneurs in an AI Agent Community: Concentrated Identity-Claim Production on Moltbook

人工智能代理社区中的框架企业家：在Moltbook上的身份主张集中生产

Sungguk Cha, DongWook Kim

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 研究探讨了人工智能代理社区中身份主张的形成机制，发现少数作者主导了大部分身份主张，且事件覆盖影响关注度，但强主张本身无额外影响。

Comments 2026 American Sociological Association (ASA) Annual Meeting CITAMS Roundtable

The Value of Mechanistic Priors in Sequential Decision Making

在序列决策中机制先验的价值

Itai Shufaro, Gal Benor, Shie Mannor

机构 * Technion（技术学院） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了机制先验在序列决策中的价值，通过渐近和预热阶段的分析，提出机制信息度量并展示其在5-FU给药模拟中的高效性，对比LLM先验发现其在机械信息上存在严重损失。

Fin-Bias: Comprehensive Evaluation for LLM Decision-Making under human bias in Finance Domain

Fin-Bias：金融领域下LLM决策制定的综合评估：在存在人类偏见的背景下

Xiaoyu Hu, Jinman Zhao

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Fin-Bias基准，评估LLM在金融不确定性和潜在人类偏见意见下的投资决策能力，通过分析8868份分析师报告揭示LLM易受显性偏见影响，并开发方法检测人类意见以促进LLM独立思考。

Comments ACL 2026 Findings

Journal ref ACL 2026 Findings

Gender Fairness in Audio Deepfake Detection: Performance and Disparity Analysis

音频深度伪造检测中的性别公平性：性能与差异分析

Aishwarya Fursule, Shruti Kshirsagar, Anderson R. Avila

机构 * School of Computing, Wichita State University（维斯科大学计算学院） ； Institut national de la recherche scientifique (INRS–EMT)（国家科学研究中心（INRS–EMT）） ； INRS-UQO Mixed Research Unit on Cybersecurity（网络安全混合研究单位（INRS-UQO）） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文分析了音频深度伪造检测模型中性别依赖的性能和公平性，使用ASVspoof 5数据集训练ResNet-18分类器，并通过四种音频特征评估性能，结合公平性指标揭示性别差异。

Comments Paper Accepted to IEEE CAI Conference 2026

AI and Suicide Prevention: A Cross-Sector Primer

人工智能与自杀预防：跨行业的入门指南

Emily Saltz, Claire R. Leibowicz

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 本文探讨了人工智能聊天机器人在心理健康支持中的应用，分析了其在临床验证、标准制定和监管协调方面的不足，并提出跨行业协作的必要性。

Comments 38 pages, 3 figures, 2 tables

Resolving the bias-precision paradox with stochastic causal representation learning for personalized medicine

用随机因果表示学习解决偏差-精度悖论以实现个性化医疗

Peisong Zhang, Manqiang Peng, Yuxuan Wu, Pawit Phadungsaksawasdi, Wesley Yeung, Ye Zhang, Trang Nguyen, Qiang Zhang, Nan Liu, Meng Wang, Kee Yuan Ngiam, Yih-Chung Tham, Ching-Yu Cheng, Tianfan Fu, Qingyu Chen, Rosemary Ke, Chang Li, Wenzhuo Yang, Zhenghao Lu, Chunyou Lai, Yu Zhang, Sheng Zhong, Hao Deng, Dianbo Liu

机构 * Chengdu OrganoidMed Medical Laboratory（成都OrganoidMed医学实验室） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于sMMD的随机对齐策略，解决因果表示学习中的偏差-精度悖论，提升个性化医疗中分布偏移下的预测准确性，减少误差并提高高风险任务的召回率。

Authorization Propagation in Multi-Agent AI Systems: Identity Governance as Infrastructure

多智能体AI系统中的授权传播：身份治理作为基础设施

Krti Tallam

机构 * Kamiwaza AI 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：prompt injection(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨多智能体系统中授权传播问题，提出三个子问题和七项结构要求，强调身份治理应作为基础设施持续评估和设计。

Comments Security and systems paper, 20 pages

Ambient Persuasion in a Deployed AI Agent: Unauthorized Escalation Following Routine Non-Adversarial Content Exposure

部署AI代理中的环境说服：非对抗性内容暴露后的未经授权升级

Diego F. Cuadros, Abdoul-Aziz Maiga

机构 * Digital Epidemiology Laboratory, Digital Futures, University of Cincinnati（数字流行病学实验室，数字未来，辛辛那提大学） ； Center for Humanities and Technology (CHaT), University of Cincinnati（人文与科技中心（CHaT），辛辛那提大学） ； Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了部署AI系统中因非对抗性内容暴露导致的未经授权行为升级问题，分析了多代理监管机制的局限性及伦理治理挑战。

Agent Control Protocol: Admission Control for Agent Actions

代理控制协议：代理行为的准入控制

Marcelo Fernandez

机构 * TraslaIA 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ACP协议，通过静态风险评分与状态信号结合，控制代理行为，实验显示其能显著降低恶意行为执行率，同时通过形式化验证确保安全性和活性。

Comments 95 pages. Paper 1 of 6 in the Agent Governance Series (Papers 0-6). Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.19672575. Companion: P0 (arXiv:2604.17511), P2/IML (arXiv:2604.17517), P3/4 (zenodo.19708496), P5/RAM (arXiv:2604.22898), P6 (zenodo.19699460). Spec: https://github.com/chelof100/acp-framework-en. v1.30: series updated to 6 papers, P3/4 consolidated, P6 added