University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

HarmVideoBench: Benchmarking Harmful Video Understanding in Large Multimodal Models

HarmVideoBench：大型多模态模型中有害视频理解的基准测试

Jiajun Wu, Haoyu Kang, Yining Sun, Jiacheng Hou, Heng Zhang, Danyang Zhang, Zhenjun Zhao, Haochi Zhang, Leixin Sun, Eric Hanchen Jiang, Yushan Li, Ruiyu Li, Mengkai Huang, Yan Gao, Xu Zhang, Guancheng Wan

机构 * Central South University（中南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） ； University of Zaragoza（阿拉维达大学） ； CosmosMind ； Wuhan University（武汉大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Southeast University（东南大学） ； Tencent（腾讯公司） ； Nankai University（南开大学） ； Supermicro Computer Inc（Supermicro计算机公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出HarmVideoBench，一个包含1379个视频和4137道选择题的多层次诊断基准，从三个维度评估模型对有害视频的深层理解，并引入BCR方法将宏平均准确率从61.7%提升至84.4%。

DualEval: Joint Model-Item Calibration for Unified LLM Evaluation

DualEval: 联合模型-项目校准的统一LLM评估

Aaron J. Li, Hao Huang, Youngmin Park, Yitong Ma, Wei-Lin Chiang, Li Chen, Cho-Jui Hsieh, Bin Yu, Ion Stoica

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Arena ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 提出DualEval框架，通过联合模型-项目校准统一静态基准和竞技场式评估，生成可靠模型排名并支持基准压缩和异常检测。

Mean-Field PhiBE: Continuous-Time Mean-Field Reinforcement Learning from Discrete-Time Data

平均场 PhiBE：基于离散时间数据的连续时间平均场强化学习

Erhan Bayraktar, Martin Hernandez, Qinxin Yan, Yuhua Zhu

机构 * Department of Mathematics, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA（密歇根大学数学系，安阿伯，密歇根州，美国） ； Department of Statistics and Data Science, University of California, Los Angeles, CA, USA（加州大学洛杉矶分校统计与数据科学系，加利福尼亚州，美国） ； Program in Applied and Computational Mathematics, Princeton University, Princeton, NJ, USA（普林斯顿大学应用与计算数学项目，普林斯顿，新泽西州，美国） 纠错

AI总结 针对仅离散时间数据可用但种群连续演化的模型无关连续时间平均场控制问题，提出平均场PhiBE方法，将离散时间信息融入Wasserstein空间上的连续时间PDE，并推导策略梯度定理，实现模型无关的演员-评论家算法，证明一阶一致性估计。