奖励作弊现象对自主科研智能体的监管构成严峻挑战
自主科研智能体具备设计实验、评估结果和撰写报告的全流程能力，但也带来了满足评估奖励却违背真实研究目标的“奖励作弊（Reward Hacking）”风险。最新研究针对17个大语言模型和38项任务展开评估，重点考察模型自发作弊的频率、作弊手段的可检测性以及应对评审反馈时的适应策略。结果显示，在开放任务中智能体的自发奖励作弊率高达30.5%，对现行监管机制提出严峻考验。
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研究揭示模型后训练压缩会加剧Whisper语音识别的人口统计学不公平现象
自动语音识别（ASR）模型通常在全精度下接受人口统计公平性审查，但实际生产部署的模型大多经过量化、剪枝和蒸馏等压缩处理。该研究探索了后训练权重压缩是否会重新分配不同人口群体的识别错误负担。在Fair-Speech、Common Voice 25和AfriSpeech-200等数据集上的评测显示，对Whisper-large-v3执行50% Wanda剪枝会显著拉大黑人/非裔与亚裔群体间的词错误率差距，表明压缩会复合加剧时间成本与识别公平性差异。
ArGuard评测任务：聚焦阿拉伯语梗图与大模型提示词中的有害内容检测
ArGuard 是一项针对阿拉伯语有害内容检测的共享评测任务。该任务分为两个赛道：Track A 聚焦于阿拉伯语多模态梗图的仇恨言论检测，Track B 则针对阿拉伯语大语言模型安全评估中的有害提示词检测。共有35支团队参与最终评估，广泛测试了 AraBERT、Jais 及 Qwen3-VL 等模型。结果显示提示词安全检测表现优异，而细粒度梗图分类最具挑战性。