University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

Technical Report on the CVPR 2026@AdvML Workshop Challenge

关于CVPR 2026@AdvML研讨会挑战赛的技术报告

Tianyuan Zhang, Zonglei Jing, Jiangfan Liu, Ligong Zhang, Ke Ma, Chengzhi Sun, Xiaohai Xu, Zhirui Zhang, Qianqian Xu, Qingming Huang, Hanyu Fang, Junhua Liu, Zheng Wang, Xiaoliang Liu, Yuanbo Li, Shuai Gui, Bin Wang, Menghe Zheng, Jing Nie, Hanyang Meng, Zeyang Zhang, Xiang Zhang, Yongxuan Zhu, Rui Ding, Hainan Li, Yongkang Zhang, Zhilei Zhu, Xianglong Kong, Jin Hu, Zonghao Ying, Yisong Xiao, Lei Chen, Haotong Qin, Jiakai Wang, Aishan Liu, Ruikai Li, Julia Karbing, Yinpeng Dong, Zhenfei Yin, Shao Jing, Xia Hu, Jingyi Xu, Juntao Dai, Xinyun Chen, Vishal M. Patel, Xianglong Liu, Dawn Song, Alan Yuille, Philip H. S. Torr, Dacheng Tao

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Tongji University（同济大学） ； iFLYTEK Co., Ltd.（科大讯飞股份有限公司） ； Anhui Laboratory for Safe Artificial Intelligence in the Yangtze River Delta（长三角安全人工智能安徽实验室） ； Wenzhou Business College（温州商学院） ； Jiangnan University（江南大学） ； Guangzhou City University of Technology（广州理工学院） ； Inceptio Technology（智元机器） ； Institute of Dataspace（数据空间研究所） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； BAAI（北京智源人工智能研究院） ； Meta ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 介绍CVPR 2026@AdvML研讨会针对自动驾驶VLAs的对抗性多模态攻击挑战赛，基于多视图视觉问答，参赛者要生成对抗图像和文本扰动。阐述任务设计等，研究领先提交作品发现后缀惩罚等模式，为多模态自动驾驶系统相关工作提供参考。

3D-DefectBench: A Controlled Factorial Study of Vision-Language Model Evaluation Pipelines for Fine-Grained 3D Generation Defects

3D-缺陷基准：用于细粒度3D生成缺陷的视觉语言模型评估管道的控制因子研究

Zhenyu Zhao, Nanshan Jia, Jihyeon Je, Yifu Tang, Alvin Chan, Michael Spedden, Michael V. Palleschi, Sui Huang, Jingshen Wang, Zeyu Zheng

机构 * Roblox Corporation（罗布乐思公司） ； Berkeley AI Research Lab & Department of Industrial Engineering and Operations Research, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校伯克利人工智能研究实验室及工业工程与运筹学系） ； Computer Science Department, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Division of Biostatistics, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校生物统计学系） 纠错

AI总结 研究基于视觉语言模型的3D缺陷检测管道评估，引入3D-DefectBench基准框架，通过平衡因子设计改变多个管道因素进行实验，发现模型选择影响最大，各因素相互作用，还得出一些协议表现及评判与人工标注对比情况等结论。

Anamnesis: An Open-Source Platform for Large-Scale Backstory-Conditioned Survey Simulation

记忆回溯：一个用于大规模背景条件调查模拟的开源平台

Song-Ze Yu, Joseph Suh, Serina Chang, David M. Chan

机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） 纠错

AI总结 介绍开源平台记忆回溯，用于大规模背景条件调查模拟。它运用大语言模型，基于文集和他性框架，支持多模态调查。通过案例研究评估，其产生的意见分布更接近真实数据，为专有模拟服务提供替代。

Comments Preprint

Coresets Before Score Sets: Evaluation-Unsupervised Prompt Subset Selection for LLM Benchmarks

分数集之前的核心集：用于大语言模型基准测试的评估无监督提示子集选择

Jihan Yao, Gantavya Bhatt, Arnav Das, Peter Jin, Ke Bao, Qiaolin Yu, Khushi Bhardwaj, Chang Su, Jialei Wang, Yikai Zhu, Sugam Devare, Damon Mosk-Aoyama, Zhen Dong, Venkat Krishna Srinivasan, Yineng Zhang, Oleksii Kuchaiev, Jiantao Jiao, Banghua Zhu, Jeff Bilmes

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Oracle（甲骨文公司） ； Together AI（Together AI公司） ； LMSYS ； NVIDIA（英伟达公司） 纠错

AI总结 研究大语言模型基准测试的核心集选择，采用评估无监督方法，利用次模子集选择，开发多种次模函数。在新大规模套件上实验发现设施选址函数效果好，该目标不限于特定模式，在相关排行榜上表现优且计算成本低，证明次模性对基准压缩有用。

Reference-Based Distillation Detection in LLMs

大语言模型中基于参考的蒸馏检测

Rajat Rawat, Sizhe Chen, Akshay Anand, Michael Duan, Bob Rotsted, Sewon Min

机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） ； OpenAI 纠错

AI总结 研究旨在检测大语言模型是否经蒸馏而来，提出基于参考的成员推理蒸馏检测方法，通过比较模型与不同候选教师输出的优先对齐程度识别教师及蒸馏证据，能处理未知管道，扩展到开放世界设置，应用于当代模型获潜在蒸馏关系新证据。

Comments 27 pages (14 main), 21 figures, 16 tables

Actor-Critic Learning for Extended Mean Field Control with Deterministic Policies

具有确定性策略的扩展平均场控制的演员-评论家学习

Ziheng Cheng, Xin Guo, Huyên Pham, Yufei Zhang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Ecole Polytechnique, CMAP（巴黎政治经济学院（École Polytechnique）） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 针对连续时间扩展平均场控制问题，提出无模型强化学习框架，采用确定性反馈策略，建立灵敏度公式并推导策略梯度公式，经细化后得到含相关导数项的策略梯度，结合多种方法形成算法，数值实验验证了该方法的有效性。

Safety from Honesty in a Disinterested AI Predictor

无兴趣AI预测器中的诚实安全性

Yoshua Bengio, Oliver Richardson, Tomáš Gavenčiak, Michael Cohen, Rory Svarc, Damiano Fornasiere, Gael Gendron, David Hyland, Aton Kamanda, Adam Oberman, Francis Rhys Ward, Anna Gavenčiak, Jacob Livingston Slosser, Vincent Mai, Iulian Serban, Joumana Ghosn

机构 * LawZero ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Mila ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Arb Research ； Center for Theoretical Study Charles University in Prague（布拉格查理大学理论研究中心） ； University of Oxford（牛津大学） ； Sapien Institute（Sapien研究所） 纠错

AI总结 提出一种形式化安全论证，通过数据表示和训练过程确保预测器诚实预测而不成为追求目标的智能体，并证明危险预测器出现的概率可控。

The Injection Paradox: Brand-Level Suppression in Safety-Trained LLM Recommendations via RAG Context Injection

注入悖论：通过RAG上下文注入在安全训练的LLM推荐中实现品牌级压制

Hyunseok Paeng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 研究发现在基于RAG的LLM推荐中，安全训练会导致注入提示反而压制目标品牌推荐率，揭示了安全机制可能被逆向利用的风险。

Comments 18 pages, 1 figure, 15 tables. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Failure Modes in Agentic AI (FAGEN), a non-archival venue

How Sensitive Are Safety Benchmarks to Judge Configuration Choices?

安全基准对裁判配置选择的敏感性如何？

Xinran Zhang

机构 * University of California, Berkeley, Berkeley CA 94720, USA（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 研究通过实验展示裁判提示语对安全基准评估结果的显著影响，揭示裁判配置对测量变异的决定性作用。

Comments Accepted by the 22nd International Conference on Intelligent Computing (ICIC 2026). Final version to appear in Springer CCIS

Simple Recipe Works: Vision-Language-Action Models are Natural Continual Learners with Reinforcement Learning

简单配方有效：视觉-语言-动作模型通过强化学习成为自然持续学习者

Jiaheng Hu, Jay Shim, Chen Tang, Yoonchang Sung, Bo Liu, Peter Stone, Roberto Martin-Martin

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文通过系统研究发现，对于大型预训练视觉-语言-动作模型，简单的顺序微调结合低秩适配在持续强化学习中表现出高可塑性、几乎无遗忘和强零样本泛化，优于复杂方法。

Comments Accepted at RLC 2026; Best paper award at ICRA26 RL4IL Workshop

PRiSM: Benchmarking Phone Realization in Speech Models

PRiSM：语音模型中电话实现的基准测试

Shikhar Bharadwaj, Chin-Jou Li, Yoonjae Kim, Kwanghee Choi, Eunjung Yeo, Ryan Soh-Eun Shim, Hanyu Zhou, Brendon Boldt, Karen Rosero Jacome, Kalvin Chang, Darsh Agrawal, Keer Xu, Chao-Han Huck Yang, Jian Zhu, Shinji Watanabe, David R. Mortensen

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Gwangju Institute of Science and Technology（光州科学技术院） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； LMU Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； UC Berkeley（伯克利加州大学） ； NVIDIA（英伟达） ； UBC（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 该研究针对语音模型中电话实现进行基准测试，引入PRiSM开源基准用内在和外在评估揭示语音感知盲点，标准化评估并通过探针评估下游效用，发现训练语言接触对PR性能关键，编码器-CTC模型稳定，专门PR模型优于大型音频语言模型，还发布相关资源推动多语言语音模型发展。

Comments Presented at ACL 2026

Autonomous Close-Proximity Photovoltaic Panel Coating Using a Quadcopter

使用四旋翼无人机进行近距离光伏板自主涂层作业

Dimitri Jacquemont, Carlo Bosio, Teaya Yang, Ruiqi Zhang, Ozgur Orun, Shuai Li, Reza Alam, Thomas M. Schutzius, Simo A. Makiharju, Mark W. Mueller

机构 * High Performance Robotics Laboratory, Department of Mechanical Engineering, University of California Berkeley（加州大学伯克利分校机械工程系高性能机器人实验室） 纠错

AI总结 研究利用四旋翼无人机对光伏板进行近距离自主涂层作业，提出基于视觉惯性里程计等的定位系统及考虑地面效应等的控制方法，经室内外实验验证了系统自主能力，为光伏板涂层作业提供新途径。

Comments 7 pages, 11 figures. Accepted to IEEE IROS 2026

Training Diagonal Linear Networks with Stochastic Sharpness-Aware Minimization

用随机锐度感知最小化训练对角线性网络

Gabriel Clara, Sophie Langer, Johannes Schmidt-Hieber

机构 * Simons Institute for the Theory of Computing University of California, Berkeley（Simons理论计算研究所 加州大学伯克利分校） ； Faculty of Mathematics Ruhr University Bochum（数学系 比尔特蒙大学） ； Faculty of Electrical Engineering, Mathematics, and Computer Science University of Twente（电子工程、数学和计算机科学系 特文特大学） 纠错

AI总结 研究线性回归任务中对角线性网络景观与训练动态，通过添加正态噪声实现随机锐度感知最小化，证明其与损失锐度相关，能促使层平衡，刻画了噪声水平对收缩等的影响。

Comments 62 pages, 6 figures