University of Southern California（南加州大学）

AI Agents Under EU Law

欧盟法律下的AI代理

Luca Nannini, Adam Leon Smith, Michele Joshua Maggini, Enrico Panai, Sandra Feliciano, Aleksandr Tiulkanov, Elena Maran, James Gealy, Piercosma Bisconti

机构 * Piccadilly Labs（皮卡迪利实验室） ； Association of AI Ethicists（人工智能伦理学家协会） ； Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes da USC（圣地亚哥德孔波斯特拉大学智能技术卓越研究中心） ； AIQI Consortium（AIQI联盟） ； BeEthical ； INSIGHT – Piaget Research Center for Ecological Human Development（INSIGHT – 皮亚杰生态人类发展研究中心） ； Responsible Innovations（负责任创新） ； ForHumanity Europe（ForHumanity欧洲） ； Alethesis AI ； SaferAI ； DEXAI ； Icaro Lab（伊卡洛斯实验室） 纠错

AI总结 本文探讨欧盟法律下AI代理的监管挑战，提出合规架构和分类体系，分析多党行动链透明度和安全问题。

Comments Working Paper - April 2026, subject to updates (EC M/613, M/606, Digital Omnibus proposals)

CRAFT: Video Diffusion for Bimanual Robot Data Generation

CRAFT：基于视频扩散的双臂机器人数据生成

Jason Chen, I-Chun Arthur Liu, Gaurav Sukhatme, Daniel Seita

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 CRAFT通过视频扩散生成双臂机器人演示数据，利用边缘结构线索提升生成多样性与鲁棒性，提升多视角任务的泛化能力。

Red-Teaming Vision-Language-Action Models via Quality Diversity Prompt Generation for Robust Robot Policies

通过质量多样性提示生成实现视觉-语言-动作模型的红队测试以获得鲁棒的机器人策略

Siddharth Srikanth, Freddie Liang, Ya-Chuan Hsu, Varun Bhatt, Shihan Zhao, Henry Chen, Bryon Tjanaka, Minjune Hwang, Akanksha Saran, Daniel Seita, Aaquib Tabrez, Stefanos Nikolaidis

机构 * Thomas Lord Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学托马斯·洛德计算机科学系） ； Sony AI（索尼AI） ； Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University（康奈尔大学西布利机械与航空航天工程学院） 纠错

AI总结 本文提出Q-DIG方法，通过生成多样化且相关的语言指令来发现VLA模型的漏洞，提升机器人策略的鲁棒性。

ProMediate: A Socio-cognitive framework for evaluating proactive agents in multi-party negotiation

ProMediate：多方谈判中评估主动代理的社认知框架

Ziyi Liu, Bahar Sarrafzadeh, Pei Zhou, Longqi Yang, Jieyu Zhao, Ashish Sharma

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Microsoft Corporation（微软公司） 纠错

AI总结 本文提出ProMediate框架，用于评估多方谈判中主动代理的社认知能力，通过模拟测试平台和新指标衡量共识变化、干预延迟等，结果显示社会智能代理在复杂谈判中表现更优。