New York University（纽约大学）

Resume-ing Control: (Mis)Perceptions of Agency Around GenAI Use in Recruiting Workflows

简历控制：围绕生成式AI在招聘流程中使用的代理（误）感知

Sajel Surati, Rosanna Bellini, Emily Black

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 研究探讨了在招聘流程中使用生成式AI时，专业人员对自身控制权和代理的感知，揭示了AI对招聘流程基础构建块的影响及招聘人员技能退化的问题。

Comments 22 pages, 3 tables, submitted January 2026, accepted March 2026

SHAPE: Unifying Safety, Helpfulness and Pedagogy for Educational LLMs

SHAPE：统一安全、帮助性和教学法以用于教育LLM

Sihang Zhao, Kangrui Yu, Youliang Yuan, Pinjia He, Hongyi Wen

机构 * Center for Data Science, New York University Shanghai（纽约大学上海数据科学中心） ； Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University（纽约大学Courant数学科学研究所） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） 纠错

AI总结 本文提出SHAPE基准，通过知识掌握图统一安全、帮助性和教学行为，改进教育LLM在对抗压力下的安全性和帮助性。

Comments ACL 2026 Main

Is Human-Like Text Liked by Humans? Multilingual Human Detection and Preference Against AI

人类风格的文本是否受到人类欢迎？多语言人类检测与对抗AI的偏好

Yuxia Wang, Rui Xing, Jonibek Mansurov, Giovanni Puccetti, Zhuohan Xie, Minh Ngoc Ta, Jiahui Geng, Jinyan Su, Mervat Abassy, Saad El Dine Ahmed, Kareem Elozeiri, Nurkhan Laiyk, Maiya Goloburda, Tarek Mahmoud, Raj Vardhan Tomar, Alexander Aziz, Ryuto Koike, Masahiro Kaneko, Artem Shelmanov, Ekaterina Artemova, Vladislav Mikhailov, Akim Tsvigun, Alham Fikri Aji, Nizar Habash, Iryna Gurevych, Preslav Nakov

机构 * MBZUAI ； Nebius AI ； KU Leuven ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； ISTI-CNR ； Toloka AI ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； BKAI Research Center, Hanoi University of Science and Technology（BKAI研究所以内大学科学技术大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Zewail City of Science and Technology（泽韦尔科学与技术城） ； TU Darmstadt（图鲁姆大学） ； CIC, University of Delhi（CIC，德里大学） ； Alexandria University（亚历山大大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究院） 纠错

AI总结 研究通过多语言多领域数据集验证人类识别AI生成文本的准确性，发现人类检测准确率达87.6%，挑战原有结论，指出人类与机器文本在具体性、文化细微差别和多样性上的差距，提示明确提示可部分弥补这些差距。

Comments ACL 2026 Main

Does Embodiment Matter to Biomechanics and Function? A Comparative Analysis of Head-Mounted and Hand-Held Assistive Devices for Individuals with Blindness and Low Vision

本体对生物力学和功能有何影响？对盲人和低视力者手部手持和头戴辅助设备的比较分析

Gaurav Seth, Hoa Pham, Giles Hamilton-Fletcher, Charles Leclercq, John-Ross Rizzo

机构 * Steinhardt School of Culture, Education, and Human Development, New York University（纽约大学文化、教育与人类发展学院） ； Rusk Rehabilitation, NYU Langone Health（Rusk康复中心，NYU Langone健康） ； Department of Rehabilitation Medicine, NYU Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院康复医学系） ； ARxVision LLC（ARxVision公司） ； Department of Ophthalmology, NYU Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院眼科学系） ； Department of Neurology, NYU Langone Health（纽约大学Langone健康神经学系） 纠错

AI总结 研究比较了头戴式和手持式辅助设备在日常活动中的表现，发现头戴设备减少上半身运动和任务时间，而手持设备在处理小或弯曲文本任务时成功率更高，表明两种设备各有优劣。

Comments 30 pages, 7 figures, 5 tables. Pre-print submitted to International Journal of Human-Computer Interaction. Also to appear as a late-breaking poster at ACRM. Limited AI (ChatGPT-4/5) used for language refinement and figure schematics under author supervision. One author (CL) is CEO of ARx Vision; others report no conflicts

MARVIS: Modality Adaptive Reasoning over VISualizations

MARVIS：基于可视化模态自适应推理

Benjamin Feuer, Lennart Purucker, Oussama Elachqar, Chinmay Hegde

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Prior Labs（Prior实验室） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 MARVIS通过将潜在嵌入空间转换为可视化表示，并利用VLM的空间和细粒度推理能力，实现跨视觉、音频、生物和表格域的预测，以3B参数模型在多个领域超越Gemini 2.0。

Open Challenges in Multi-Agent Security: Towards Secure Systems of Interacting AI Agents

多智能体安全中的开放挑战：迈向交互式AI智能体的安全系统

Christian Schroeder de Witt, Klaudia Krawiecka, Igor Krawczuk, Ben Hagag, William L. Anderson, Peter Belcak, Ben Bucknall, Xiaohong Cai, Ayush Chopra, Doron Cohen, Ron F. Del Rosario, Andis Draguns, Annie Gray, Keren Katz, Vasilios Mavroudis, Jaron Mink, Sumeet Ramesh Motwani, Jonathan Petit, Leif-Sebastian Rembeck, Chandler Smith, John Sotiropoulos, Steven Young, Sarah Scheffler, Mary Llewellyn

机构 * Oxford Witt Lab, University of Oxford（牛津Witt实验室，牛津大学） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Association for Computing Machinery (ACM)（计算机协会（ACM）） ； Independent（独立） ； MATS Research（MATS研究） ； CyLab Security & Privacy Institute, Carnegie Mellon University（CyLab安全与隐私研究所，卡内基梅隆大学） ； Qualcomm Inc.（高通公司） ； Oxford Martin AI Governance Initiative（牛津马丁人工智能治理倡议） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； MIT Media Lab（麻省理工媒体实验室） ； SAP SE（SAP德国分公司） ； OWASP GenAI Security Project - Agentic Security Initiative（OWASP生成式AI安全项目-代理安全倡议） ； Contramont Research（Contramont研究） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； Department of Economics, New York University（纽约大学经济系） ； Zenity（Zenity公司） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Torr Vision Group, University of Oxford（托尔视觉组，牛津大学） ； Deep Cyber Ltd（Deep Cyber有限公司） 纠错

AI总结 本文探讨多智能体交互带来的安全挑战，提出多智能体安全新领域，旨在解决智能体间及与人类、机构的交互中出现的安全问题，分析安全与效用、安全与安全之间的权衡。