Fudan University（复旦大学）

JFTA-Bench: Evaluate LLM's Ability of Tracking and Analyzing Malfunctions Using Fault Trees

JFTA-Bench：评估LLM在跟踪和分析故障中的能力

Yuhui Wang, Zhixiong Yang, Ming Zhang, Shihan Dou, Zhiheng Xi, Enyu Zhou, Senjie Jin, Yujiong Shen, Dingwei Zhu, Yi Dong, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出JFTA-Bench基准，用于评估LLM在复杂环境中的故障跟踪与分析能力，包含3130条记录，每条记录平均40.75轮对话，通过模拟用户错误场景评估模型任务跟踪与错误恢复能力。

ScaleEdit-12M: Scaling Open-Source Image Editing Data Generation via Multi-Agent Framework

ScaleEdit-12M：通过多智能体框架实现开源图像编辑数据生成的规模化

Guanzhou Chen, Erfei Cui, Changyao Tian, Danni Yang, Ganlin Yang, Yu Qiao, Hongsheng Li, Gen Luo, Hongjie Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 本文提出ScaleEditor框架，通过多智能体方法构建大规模高质量图像编辑数据集，生成ScaleEdit-12M，涵盖23类任务，提升多种编辑模型性能。

Behavioral Consistency Validation for LLM Agents: An Analysis of Trading-Style Switching through Stock-Market Simulation

对LLM代理的行为一致性验证：通过股票市场模拟分析交易风格切换

Zeping Li, Guancheng Wan, Keyang Chen, Yu Chen, Yiwen Zhao, Philip Torr, Guangnan Ye, Zhenfei Yin, Hongfeng Chai

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； BNP Paribas（BNP巴黎银行） ； Oxford University（牛津大学） ； Haven 纠错

AI总结 本文通过股票市场模拟分析交易风格切换，评估LLM代理策略切换与金融理论的一致性，提出四个行为金融驱动因素作为性格特质，并通过Mann-Whitney U检验比较策略切换行为与理论的一致性。

Rethinking the Role of Entropy in Optimizing Tool-Use Behaviors for Large Language Model Agents

重新思考熵在优化大语言模型代理工具使用行为中的作用

Zeping Li, Hongru Wang, Yiwen Zhao, Guanhua Chen, Yixia Li, Keyang Chen, Yixin Cao, Guangnan Ye, Hongfeng Chai, Zhenfei Yin

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Oxford University（牛津大学） ； Haven 纠错

AI总结 本文通过熵基实验发现熵减与高质量工具调用正相关，提出两种奖励策略优化工具使用行为，实验表明熵减可提升代理适应性。

U4D: Uncertainty-Aware 4D World Modeling from LiDAR Sequences

U4D：从LiDAR序列中构建不确定性感知的4D世界模型

Xiang Xu, Alan Liang, Youquan Liu, Linfeng Li, Lingdong Kong, Ziwei Liu, Qingshan Liu

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） ； SKL-TI 纠错

AI总结 本文提出U4D框架，通过估计空间不确定性图和分阶段生成方法，提升LiDAR序列的几何精度和时间一致性，推动自动驾驶感知与模拟的可靠性。

Comments CVPR 2026; 20 pages, 7 figures, 11 tables; Code at https://github.com/worldbench/U4D

RedTopic: Toward Topic-Diverse Red Teaming of Large Language Models

RedTopic：迈向大语言模型的课题多样化红队测试

Jiale Ding, Xiang Zheng, Yutao Wu, Cong Wang, Wei-Bin Lee, Ling Pan, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Deakin University（德克萨斯大学） ； Hon Hai Research Institute（鸿海研究室） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） 纠错

AI总结 本文提出RedTopic框架，通过上下文生成管道、聚合奖励设计和多目标RL训练循环，生成多样化对抗提示，提升红队测试的适应性和课题多样性。