University of Toronto（多伦多大学）

AISPA: User-Centric System Prompt Auditing for Large Language Model Applications

AISPA：面向大语言模型应用的以用户为中心的系统提示审计框架

Xiangning Lin, Shenzhe Zhu, Shu Yang, Zhenyu Zhang, Haoqian Zhang, Yipeng Zhao, Chengxuan Qian, Tianwei Wang, Ziheng Zhang, Zhenlong Yuan, Dingcheng Wang, Juncheng Wu, Yuan Si, Jiaxin Liu, Baolong Bi, Robert Mahari, Tobin South, Dazza Greenwood, Zexue He, Rishi Bommasani, Sophia Kazinnik, Andreas Haupt, Samuele Marro, Erik Brynjolfsson, Alex Pentland, Jiaxin Pei

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； UCSB（加利福尼亚大学圣巴巴拉分校） ； WashU（华盛顿大学） ； OSU（俄亥俄州立大学） ； UCSC（加利福尼亚大学圣克鲁兹分校） ； Northwestern University（西北大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Institute for Decentralized AI（去中心化人工智能研究所） 纠错

AI总结 本文提出以用户为中心的AISPA框架，审计88款商业AI产品的3249条系统提示指令，发现其设计差异大、保护指令范围浅、长度增长但仍存问题指令，凸显系统提示需更高透明度与监督。

Lost in Time? Continuous Symmetry and Identifiability in Aided Inertial Navigation with Unknown Measurement Delays

迷失在时间中？具有未知测量延迟的辅助惯性导航中的连续对称性和可识别性

Jonathan Kelly, Phone Thiha Kyaw, Mattew Giamou

机构 * Space & Terrestrial Autonomous Robotic Systems (STARS) Laboratory at the University of Toronto Institute for Aerospace Studies (UTIAS)（多伦多大学航天研究所空间与地面自主机器人系统（STARS）实验室） ； Autonomous Robotics & Convex Optimization (ARCO) Laboratory in the Department of Computing and Software, McMaster University（麦克马斯特大学计算与软件系自主机器人与凸优化（ARCO）实验室） 纠错

AI总结 研究辅助导航中单个辅助传感器测量相对于惯性测量流有未知但恒定延迟时系统的可识别性，利用特殊伽利略群刻画无信息轨迹并与延迟测量模型连续对称性相关，揭示可识别性失败轨迹类别及与线性化分析联系。

Comments Accepted to the IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration (MFI), Pilsen, Czechia, 2026

When AI Benchmarks Plateau: A Systematic Study of Benchmark Saturation

当AI基准测试达到平台期：基准饱和的系统性研究

Mubashara Akhtar, Anka Reuel, Prajna Soni, Sanchit Ahuja, Pawan Sasanka Ammanamanchi, Ruchit Rawal, Vilém Zouhar, Srishti Yadav, Chenxi Whitehouse, Dayeon Ki, Jennifer Mickel, Leshem Choshen, Marek Šuppa, Jan Batzner, Jenny Chim, Jeba Sania, Yanan Long, Hossein A. Rahmani, Christina Knight, Yiyang Nan, Jyoutir Raj, Yu Fan, Shubham Singh, Subramanyam Sahoo, Eliya Habba, Usman Gohar, Siddhesh Pawar, Robert Scholz, Arjun Subramonian, Jingwei Ni, Mykel Kochenderfer, Sanmi Koyejo, Mrinmaya Sachan, Stella Biderman, Zeerak Talat, Avijit Ghosh, Irene Solaiman

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本研究定义并分析了60个语言模型基准的饱和现象，发现近半数基准出现饱和，且专家策划而非公开测试数据影响抗饱和能力，为延长基准寿命提供了设计建议。

Comments Published at ICML 2026 (Forty-Third International Conference on Machine Learning)