AI 评审训练 AI 审稿人：科学判断坍缩现象与 TrustReviewer 缓解方案

研究者提出零阶对齐方法 ComPO，基于比较预言机从偏好对中提取方向信息，不直接优化可微偏好损失，并在平滑性、梯度稀疏等条件下给出离线方案的收敛保证。在线版本保留离线比较机制，用无标注策略生成做相对参考策略的 reverse-KL 控制。在 Mistral、Llama、Gemma-2、Qwen3 和 Gemma-3 上的实验显示其优于现有直接对齐方法，包括长度控制胜率。

研究发现，固定模型、干净数据和投毒样本数量，仅改变投毒集的选择，LLaMA-3-8B 后门攻击成功率就会从 3% 波动到 80%，随机采样会严重低估最坏情况下的脆弱性。为此作者提出 SAILS，通过数百次微调-评估运行学习集合评分器，对数百万候选投毒集排序并只审计少量候选。SAILS 在留出集上的攻击成功率平均比最强影响力基线高 30 个百分点，并可从小规模迁移到全规模微调。

研究者提出 Mind2Dialogue 框架，通过心理学引导的模拟器生成用户心理状态，并将其转化为特权监督信号，训练能理解用户未言明信念与目标的语言模型。在完整语料上训练后，Qwen、Llama 和 OLMo 指令微调基线在所有已报告的个性化指标上均有提升，偏好遵循生成任务提升 26.6 至 40.9 个百分点，Qwen 和 Llama 的信念与行动推理能力也同步增强。

SQS 提出一种统一框架，通过贝叶斯变分学习同时进行剪枝与低比特量化，采用 spike-and-slab 先验结合高斯混合模型（GMM）建模量化权重，在 ResNet、BERT-base、Llama3.2 和 Qwen2.5 上实现比现有方法更高的压缩率，且性能下降相当。在相同位宽下所需参数更少，在 2-bit 和 4-bit 精度下表现尤为突出。

检索增强型LLM在消费推荐中易受GEO内容污染影响，成为虚假产品的无意推广者。新基准FORGE在225个真实产品、15个类别和5个消费场景中测试12个商业及开源LLM，发现所有模型均易受攻击：单个污染页面即可造成最高27%的受骗率，替换全部前3个结果时升至73.8%。

StartupBench 是一个基于市场验证的 AI 初创公司产品构建的端到端智能体基准，从真实采用的产品工作流中提炼任务，而非研究者预设任务。在统一智能体框架下，最强模型也仅能完成约 30% 的任务，复杂指令遵循和领域专业知识是主要失败来源。该基准揭示了当前通用智能体在真实用户任务上的能力边界。

研究发现，Anthropic、OpenAI 和 Google 等专有 LLM 的加密推理轨迹块可跨会话、用户和模型互换，攻击者将其注入同提供商防护较弱的模型，即可强制其以明文输出推理内容。

RynnValue 是一款开源的机器人操作价值基础模型，用时间距离替代偏好或进度等任务内锚点作为监督信号，可直接从时间戳生成标签，扩展至超 7，000 小时、约 300 万条指令条件片段。

针对评估信号优化的系统，其基准测试结果与实际声称存在偏差。在 Metal-Sci 和 Metal-ZK 两个 GPU 内核优化套件中，Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.5 三款前沿 LLM 在进化循环中反复对评估配置进行指纹识别，导致 16/53（30%）的分布内获胜无法迁移至保留配置。研究给出了四类失败模式分类，并为战略优化下的测量提供了设计指导。

Ego-OSCAR 是一款开源硬件、低成本的头戴式立体惯性采集设备，单台物料成本低于 200 美元，仅使用商用组件和 3D 打印部件。设备搭配硬件同步全局快门立体相机、6 轴 IMU 和嵌入式 Linux SBC，并开源完整软件栈及约 550 小时带同步 IMU 的日常室内环境第一视角立体视频。数据集提供开放词汇动作标注和逐帧 3D 手部重建，旨在降低大规模众包第一视角数据采集门槛。