University of Southern California（南加州大学）

2607.06196 2026-07-08 cs.CL cs.CY 新提交

Pluralis v0.1: Towards a Multicultural, Multimodal, Multilingual Benchmark for AI Risk and Reliability

Pluralis v0.1：迈向用于人工智能风险与可靠性的多元文化、多模态、多语言基准测试

Alicia Parrish, Rajat Shinde, Sanket Badhe, Xinyi Bai, Sree Bhargavi Balija, Hua-Rong Chu, Emilio Ferrara, Armstrong Foundjem, Rajat Ghosh, Aakash Gupta, Xuanli He, Ong Chen Hui, Minji Jung, Madhangi Karimanal, Faiza Khan Khattak, Boryoung Kim, Eugenia Kim, Liliya Lavitas, Seok Min Lim, Victor Lu, Jim Moirangthem, Dhivya Nagasubramanian, Deepak Pandita, Sita Rajagopal, Geetha Raju, Evgeniia Razumovskaia, Aravind Reddy, Federico Ricciuti, Nobin Sarwar, Sungpil Shin, Sunayana Sitaram, Snehal Thorat, Tharindu Cyril Weerasooriya, Jasmijn Bastings, Joachim Baumann, Kongtao Chen, Murali Emani, Mariya Hendriksen, Jiho Jin, Jun Seong Kim, Younghoon Ko, Alicja Kwasniewska, Minjae Lee, Tom Wei-cyuan Lin Kashyap Ramanandula Manjusha, Junho Myung, Junyeong Park, Roma Patel, Shyam Ratan, Sudarsun Santhiappan, Priyanka Suresh, Tuesday, Ksheeraj Sai Vepuri Laura Amortegui-Ordonez, Claire Dennis, Minsuk Kahng, Chris Knotz, Alice Oh, Balaraman Ravindran, Soojung Ryu William Bartholomew, Hiwot Tesfaye, Lora Aroyo

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind）； University of Alabama in Huntsville（阿拉巴马大学亨茨维尔分校）； Google（谷歌）； University of Missouri Columbia（密苏里大学哥伦比亚分校）； Chunghwa Telecom Laboratories（春木电信实验室）； University of Southern California（南加州大学）； Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院）； Nutanix ； ThinkEvolve Labs（ThinkEvolve实验室）； UCL（伦敦大学学院）； Infocomm Media Development Authority（信息通信媒体发展局）； Monark Health（Monark健康）； Seoul National University（首尔国立大学）； Microsoft（微软）； Centre for Responsible AI (CeRAI), Wadhwani School of Data Science and AI (WSAI), Indian Institute of Technology Madras（负责任人工智能中心（CeRAI）、瓦达威人工智能学校（WSAI）、印度理工学院马德拉斯分校）； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校）； Microsoft Research India（微软印度研究院）； Stanford University（斯坦福大学）； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）； University of Oxford（牛津大学）； KAIST（韩国科学技术院）； Yonsei University（延世大学）； Amazon（亚马逊）； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校）； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）； Xenoscube Inc.（Xenoscube公司）； Korea AI Safety Institute (K-AISI)（韩国人工智能安全研究所（K-AISI））； MLCommons ； CommonGround ； Artifex Labs（Artifex实验室）

AI总结研究针对现有AI安全评估框架忽视文化差异问题，构建多语言多模态数据集Pluralis v0.1，从文化优先视角引入新评估范式，提出Judge - Pluralis集成，揭示特定地区失败模式，为多语言多元文化评估提供基础和创新起点。

2607.05559 2026-07-08 cs.LG cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph physics.comp-ph 新提交

EquiFiLM: Charge-Conditioned Equivariant Force Fields via Feature-wise Linear Modulation

EquiFiLM：通过特征线性调制实现电荷条件下的等变力场

Samuel Sahel-Schackis, Ken-ichi Nomura, Aiichiro Nakano, Matthias F. Kling, Thomas Linker

机构 * Stanford University（斯坦福大学）； SLAC National Accelerator Laboratory（SLAC国家加速器实验室）； University of Southern California（南加州大学）

AI总结研究针对基础机器学习力场不能处理外部诱导电子态变化的问题，提出EquiFiLM方法，通过特征线性调制为等变基础MLFF添加外部条件，以少量训练数据学习势能面变化，在带电液态水实验中大幅提升精度，且与骨干和条件无关。