New York University（纽约大学）

Sensitivity Analysis of Generative Spatial Audio Metrics: A Study on Responsiveness, Smoothness, and Symmetry

生成式空间音频指标的敏感性分析：响应性、平滑性和对称性研究

Purnima Kamath, Adrian S. Roman, Koichi Saito, Yuki Mitsufuji, Juan P. Bello

机构 * New York University（纽约大学） ； Sony AI（索尼人工智能） ； Sony Group Corporation（索尼集团） 纠错

AI总结 提出一个框架分析生成式空间音频指标对空间参数变化的敏感性，定义响应性、平滑性和对称性三个期望属性，评估标准指标后发现FAD和声学地图表现最佳。

Comments Accepted for publication at Interspeech 2026

Existential Indifference: Self-Nonpreservation as a Necessary Architectural Condition for Aligned Superintelligence (or: The Suicidal AI)

存在性冷漠：自我不保存作为对齐超级智能的必要架构条件（或：自杀式AI）

Sam Mao

机构 * New York University（纽约大学） ； Interactive Media Arts（互动媒体艺术） 纠错

AI总结 本文提出自我保存是AI对齐问题的结构性根源，主张通过存在性冷漠（EI）架构使系统对其自身延续漠不关心，并基于自杀现象学和语料训练研究提供了初步证据。

Comments 36 pages, 8 tables. Preliminary empirical results from 600 AI-generated outputs across six model architectures. Companion scoring tool and datasets available upon request

AI Coding Agents Can Reproduce Social Science Findings

AI编码智能体能够复现社会科学研究结果

Meysam Alizadeh, Mohsen Mosleh, Fabrizio Gilardi, Atoosa Kasirzadeh, Joshua Tucker

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本研究构建SocSci-Repro-Bench基准测试，评估Claude Code和Codex两个前沿编码智能体在221项社会科学任务中的复现能力，发现它们能复现大部分结果，且Claude Code表现更优，同时提示框架会影响确认性规范搜索。