University of Southern California（南加州大学）

An Exam for Active Observers

主动观察者的测试

Jiarui Zhang, Muzi Tao, Shangshang Wang, Ollie Liu, Xuezhe Ma, Willie Neiswanger

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

AI总结 研究多模态大语言模型是否具备主动观察能力，引入ActiveVision基准测试，发现前沿模型表现不佳，即便能编写视觉代码差距仍存，表明当前模型缺乏主动视觉观察，呼吁构建闭合感知 - 推理循环的架构和训练目标。

Comments 17 pages, 8 figures, 4 tables. Project page: https://activevision.dev

Closing the AI Trust Gap: The Case for Independent Certification for Trustworthy AI

缩小人工智能信任差距：可信人工智能独立认证的案例

Trisevgeni Papakonstantinou, Cansu Canca, Farah Nanji, Waheedullah Pardess, Jen Weedon, Jasmijn Remmers, Eliza Krigman, Matthew Ball, Yalda Daryani, Kiran Iqbal, Francielle Vargas, María Llorente Sánchez, Joe Humphreys, Fendi Tsim, Kelly Fitzpatrick, Jeff Dunn, Catherine Feldman

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； AI Ethics Lab（人工智能伦理实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； MATS ； Tech with Intention（技术与意图） ； University of Southern California（南加州大学） ； Kyushu University（九州大学） ； University of Chile（智利大学） ； BehSci Meets AI（行为科学与人工智能） ； Digital Trust Council（数字信任委员会） 纠错

AI总结 研究指出负责任AI虽有实践但未形成奖励可信度的市场，存在信任差距。原因包括关注重点偏差及三个复合失败。通过审查治理工具发现不足，进而提出以结果为导向的独立认证来缩小信任差距，补充监管与内部治理。