埃塞俄比亚研究团队用轻量级 CNN 检测马铃薯叶片病害
一项研究开发轻量级 CNN，将马铃薯叶片分为健康、早疫病和晚疫病三类。模型基于 PlantVillage 数据集 2,215 张图像训练，测试准确率 98.66%，在埃塞俄比亚 Banja 采集的 247 张田间图像上达到 90.28% 准确率。该模型仅含 446,787 个可训练参数、约 1.70 MB，每训练 epoch 平均 5.58 秒，快于 VGG16 的 9.96 秒和 MobileNetV2 的 7.68 秒。
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arXiv · cs.AIAI 评分2121 arXiv · cs.AIAI 评分3737 PhySGA：基于物理空间锚定的智能体框架，实现可泛化、可交互的 3D 组合
PhySGA 是一个通过智能体探索与物理仿真实现 3D 物体组合的框架，支持刚性、铰接和可变形物体的交互式装配。其采用 Assembly Agent 负责全局规划、Critic Agent 基于接触动力学做闭环纠错的双智能体架构，并配自进化技能库复用试错经验。在 Isaac Sim 中的实验显示，其在关系保真度、物理合理性和视觉质量上显著超越现有方法。
arXiv · cs.AIAI 评分4242 CriticOPD：通过批评引导的在线蒸馏恢复可靠监督
论文提出 CriticOPD，改进在线蒸馏（OPD）。OPD 假设教师模型能从学生写的任意前缀推出正确答案，但该可恢复性在错误 rollout 上失效——教师会跟随学生错误。CriticOPD 让教师对错误 rollout 给出批评，学生据此重写解答，教师评分时将批评作为特权信息，学生训练时则不含批评。在两个 Qwen3 学生模型和六个数学推理基准上，CriticOPD 均优于 OPD，竞赛题提升最大。
arXiv · cs.AIAI 评分3434 超越 LLM Judge：面向智能体自动形式化的机械验证方法
研究者提出一种超越 LLM 评判的 Lean 形式化验证方法，将 LLM 语义审查与机械化数值和空泛性检查结合，可给出可核查反馈并发现 LLM judge 漏掉的错误。该方法配合 Extract-Verify-Proof 自动形式化流水线构建了 NIST DLMF 的部分形式化库 FLMF；在三个标注数据集上，其接受错误率为被评估方法中最低，专家审查还发现了现有数据集的翻译与来源缺陷。代码已开源。
arXiv · cs.AIAI 评分4949 Player-1：从合成经验中学习游戏操作的后训练框架
研究团队提出 Player-1，一个通过合成经验进行游戏控制后训练的框架，扩展了计算机操作智能体的动作空间，并在 6,044 条精选游戏轨迹上做监督微调。其配套的 Player-1-Gym 提供 16 个可编程验证奖励的 2D/3D 合成环境，支持基于 PPO 的多环境强化学习。Player-1-9B 在 MineDojo-300 上达到 38.33% 成功率，比最强基线 12.63% 高出 27.8 个百分点。
arXiv · cs.AIAI 评分4141 Continuum Attention：用连续积分替代离散查找的注意力算子
论文提出 Continuum Attention（CA），一种因果 Transformer 注意力算子，将离散 key/value 查找替换为对连续分段线性记忆曲线的积分，通过闭式指数矩实现精确归一化注意力，梯度解析可导，支持并行 GPU 实现，保持二次序列复杂度。相比 softmax 与 focal attention，CA 分别将验证集平均负对数似然降低 0.0200 和 0.0480 nats per byte，在独立验证切片上比最强 softmax 基线低 0.0457 nats per byte。
arXiv · cs.AIAI 评分4242 智能体市场中一价拍卖的无序代价分析
一篇 arXiv 论文分析了智能体市场中以一价拍卖（FPA）分配用户提示词时的无序代价（PoA）。论文提出两个可降低福利损失的特征：竞争下限与条件近似独立性，后者可推导出接近最优福利 1 - 1/e² 的效率保证，均优于一般情形的 1 - 1/e；结果在 EmbedLLM 提示词路由数据集上获得实证验证。
arXiv · cs.AI精选AI 评分5353 arXiv 论文提出免重训练方法让预训练 Transformer 可按算力预算弹性伸缩
Walter Simoncini 在 arXiv 发布论文，提出免重训练方法把预训练 Transformer 变成可在连续算力预算间自适应的单一模型，核心是对功能单元排序问题做可微松弛，在统一尺度上联合排序每个 MLP 神经元和注意力头。在 22M 到 8B 参数的 27 个视觉与文本 Transformer 编码器上，方法在最高 60% 稀疏度下平滑退化并优于 one-shot 基线；DINOv3 ViT-H+/16 剪枝到 50% 稀疏度移除 427M 参数，ImageNet-1k linear-probing 精度仅降 0.8%；AugReg ViT-B/16 在 60% 稀疏度下于 A100 GPU 上吞吐提升最高 1.80 倍、单查询延迟降低 1.26 倍。
推荐理由：论文给出免重训练的弹性剪枝方法，在27个模型上验证60%稀疏度下的精度与吞吐数据，可复现。
arXiv · cs.AI精选AI 评分5858 语言智能体协同演化行动与预测的训练方法登上 arXiv
arXiv 论文 2610.20597 提出一种为语言智能体引入多步动作目标的训练方法，在成功轨迹上训练策略骨干生成后续动作序列，并从历史预测每个动作形成时间集成，使行动与预测协同演化。在 ALFWorld、ScienceWorld、WebShop、τ²-bench 和 AppWorld 五个基准上，该方法整体表现超过 GRPO 及带预测辅助目标的 RL 基线，在 ScienceWorld 上样本效率分别比 ECHO 和 GRPO 高 1.9 倍和 2.0 倍，且只用单一策略骨干，推理时无额外开销。代码已开源。
推荐理由：论文给出多步动作目标的训练方法，在五个基准上对比 GRPO 等基线并报告样本效率倍数，方法可复现且代码已开放。
arXiv · cs.AI精选AI 评分5656 HiRe-MoMa：基于稀疏人工引导的移动操作真实世界微调框架
论文提出 HiRe-MoMa 框架，用于移动操作（MoMa）系统的真实世界高效微调。其分层残差架构在冻结基础策略上学习增量修正，并将残差拆分为移动底盘与机械臂两个头以缓解梯度干扰；Expert-Guided Value Alignment 利用覆盖率不足 20% 的稀疏人工干预重塑 critic 价值函数。在 TIAGo++ 平台上的实验显示，约 30 分钟在线交互即可持续提升任务性能，且不依赖基础策略架构。论文被 CoRL 2026 接收。
推荐理由：论文给出在真实机器人上微调移动操作系统的分层残差框架，用不到20%覆盖度的稀疏人工干预提升样本效率。
arXiv · cs.AIAI 评分4242 用扩散模型建模人形机器人策略的神经网络权重
研究者提出用 latent diffusion 框架直接生成人形机器人控制网络权重：线性自编码器将 actor 网络参数压缩到潜空间，Diffusion Transformer 建模其分布。模型在 Unitree G1 强化学习训练得到的网络上训练，生成的网络可在真实世界执行行走、跳舞、回旋踢等动作。分析发现第一层权重结构在 RL 与模仿学习训练下均反映机器人运动学先验。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5757 MultiPartyTurnBench：评测多方语音对话中话轮控制的基准发布
作者发布 MultiPartyTurnBench（MPTB），包含 240 段合成、信道分离的 2 至 5 人对话和六种交互类型，评测话轮结束（EOT）检测与打断（INT）检测两项任务。基线模型 EOT 召回率达 82.5-92.6%，但五个全双工智能体在选择性打断处理上接近随机水平（46.9-54.7%），Gemini-3.8-Live 对 97.7% 的附和信号让出话轮，MiniCPM-o-4.5 仅响应 1.4% 的真实打断。论文指出选择性话轮控制仍是多方语音交互的未解难题。
推荐理由：基准把真实话轮转换与易混淆的非事件分开评测，并给出五个全双工智能体在选择性打断上的具体短板数据。
arXiv · cs.CLAI 评分4242 RM-OPD：用在线蒸馏训练生成式奖励模型
论文提出 RM-OPD，一种基于在线蒸馏（On-Policy Distillation）的两阶段生成式奖励模型训练框架，用于替代混合域偏好数据上的 Mix-RL 方法。该框架先通过单域 GRPO 微调训练各领域专家教师模型，再经路由在线蒸馏、域贡献重加权及可选的 criteria context distillation 将其整合进一个学生模型。在多个 RM benchmark 和两个基座模型上，RM-OPD 持续超越 vanilla Mix-RL 等基线，并出现"超越教师"的涌现效应。
arXiv · cs.CLAI 评分4747 TreeSpark：为推测解码学习“可验证的”草稿树
TreeSpark 是一个扩展 DSpark 半自回归架构的推测解码训练与推理框架，通过单次 backbone 前向构建父节点条件候选树，并用 survival NLL 与 capped coverage hinge 两个目标监督树的扩展、剪枝与打包，无需额外 target 前向。在 Qwen3-4B 与 Qwen3-8B 上的九个通用基准和六个写作域评测中，TreeSpark 较 DSpark 将平均接受长度提升 23.4%–31.6%，单请求吞吐提升 15.1%–25.0%，批量 Qwen3-4B 吞吐提升 12.6%–17.2%。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5252 arXiv 论文：跨模型 in-context 神经反馈揭示 LLM 对自身激活的控制能力有限
arXiv 论文 arXiv:2610.20179 提出跨模型 in-context 神经反馈方法，测试 5 个家族共 10 个 9B 到 32B 的开放权重模型，检验语言模型能否控制自身激活。部分模型能明显移动自己的激活分数，但幅度不超过同等能力的写手模型；预填固定句子后仅 3 个模型表现出小而稳定的控制效应；在欺骗监测器实验中无模型能降低监测分数，仅 1 个模型能抬高它。作者认为这种控制能力尚不构成对激活监测器的威胁，但需随模型演进持续追踪。
推荐理由：论文用跨模型写手和预填句子的实验设计，把任务能力与对自身激活的真实控制区分开，结论有明确证据支撑。
arXiv · cs.CLAI 评分1818 职业技能为何难以提升职业路径预测：技能增强 CPP 的局限分析
一项 arXiv 研究系统评估了在职业路径预测（CPP）中引入显式技能表示的效果，涵盖 score fusion 与神经架构，并分别测试预测技能和 ESCO 真值标注两种条件。在两个 benchmark 数据集上，所有设置均未显著超越纯文本基线，即便使用真值技能收益也微弱且不稳定。作者归因于文本与技能表示高度冗余、ESCO 分类区分力有限以及技能嵌入的表示坍缩。
arXiv · cs.CLAI 评分5050 HICO-Bench：从可验证结果衡量社交智能体的交互有效性
arXiv 论文提出 HICO-Bench，包含 180 个日常协调场景，通过程序检查 Feasibility、LLM judge 检查 Integrity 来判定 Verified Success。测试 13 个 LLM 发现 36% 被评为高目标完成度的对话无法通过 Verified Success。论文还提出 PaCPO 方法，将 Qwen3-8B 的 Verified Success 从 20.4% 提升至 28.3%。
arXiv · cs.CLAI 评分3737 推理引导翻译方法用于扩展多语言安全与推理评测
研究者提出推理引导的翻译框架，将七个安全、对话与数学推理评测资源扩展为覆盖 11 种语言的多语言评测集，需修复的子集达到 99.94% 的条目-语言对覆盖率。对开源 LLM 的评测发现不同语言下的差异化弱点，包括拒绝行为不一致以及低资源语言中显著的推理能力下降。
arXiv · cs.CLAI 评分4343 多语言 MoE 扩展规律研究：语言覆盖如何改变容量与算力分配
一项 arXiv 研究提出考虑语言重复性的联合扩展规律，刻画活跃参数量、每语言训练 token 数、专家数与语言覆盖之间的关系，基于 64 个预训练配置的 26,300 条逐语言 loss 观测拟合，预测误差较最强基线降低 28%。在相同活跃参数与每语言 token 数下，32 个专家将语言从 12 扩展到 200 时的 loss 损失较稠密模型减少 83%。
arXiv · cs.CLAI 评分3333 AFFIRM：修复文本更新后语音模型知识访问的冻结仿射场方法
论文提出 AFFIRM（Affine Fields for Interface Repair across Modalities），在知识检查点冻结的前提下，通过先学习并冻结基础修正、再叠加查询级修正的可拆卸算子，单次前向修复语音访问。在 PopQA 平衡合成语音上与 SALSA、低秩 ReFT 相比未显出明确优势；在 SLUE-SQA-5 录音问题上，PopQA 拟合的 AFFIRM 算子免重训迁移，ROUGE-L 较 No Repair 基线提升 0.0941。
arXiv · cs.CLAI 评分4343 Anuvani-LID：面向印度语言的鲁棒且校准的口语语言识别模型
Anuvani-LID 是一个 115M 参数的 conformer 语言识别模型，基于 54,643 小时印度语音训练，覆盖 22 种印度语言及印度口音英语。在 102 条件基准的 37 个条件下，其平均 macro-F1 达 0.914，比 Gemini 3.5 Flash 高 5.2 分，1 秒音频上领先 24 分，23 种语言得分 0.897，ECE 校准误差 0.008。
arXiv · cs.CLAI 评分3232 CSWBench：评估创意写作中语境敏感的语码转换
研究者推出 CSWBench，通过 Focused Narrative 与 Extended Narrative 两种设置评估 LLM 在创意写作中的语境敏感语码转换能力，并提出含事件级与全文级评估的 CSWEval 框架。对 12 个 LLM 的测试显示，模型具备语码转换能力但表现不均，多语言文学整合上的模型差异最明显。
arXiv · cs.CLAI 评分2626 面向低资源语言 Saraiki 的神经词性标注研究
研究者发布人工标注的 Saraiki 通用词性标注数据集，含 17 个 POS 类别，并对比 XLM-RoBERTa base、Urdu RoBERTa small 与 multilingual DistilBERT 三种预训练编码器。XLM-RoBERTa base 表现最佳，测试准确率 88.60% ± 0.21%，为 Saraiki NLP 与低资源序列标注研究提供基准。
arXiv · cs.CLAI 评分3737 MMLA-RSI：通过 RTT 与 RTMA 实现递归自我改进
arXiv 技术报告提出 MMLA-RSI，一种在 Memory-Mediated Learning Architecture 中的递归自我改进方案，包含两条实现路径：Reasoning-Time Training（RTT）修改策略状态 Φ，Reasoning-Time Memory Adaptation（RTMA）修改权威记忆 M，且各自的适配方法本身也是改进对象。在四候选程序选择任务中，保留 LARC 反馈更新使两个训练初始化的期望误差分别降低 24.65 和 36.65 个百分点；两条递归路径的联合实现已给出规范，但其有益递归链与发现效率仍有待评估。
arXiv · cs.CLAI 评分3434 Anuvani-Diarization：跨 22 种语言的零样本说话人日志与标注规范研究
Anuvani-Diarization 在 IndicDiarBench 上覆盖印度 22 种官方语言的零样本说话人日志任务，通过不确定性感知的 silver 监督适配自监督端到端分割模型。在 1,164 条录音上 duration weighted DER 达 16.78%，为所测系统最低，仅次于已发表最佳结果 16.0%，并在 22 种语言中的 14 种领先三个最强对手。研究还发现 utterance 级标注规范这一隐藏变量影响 1.9 至 4.1 个 DER 点。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5656 TreeFlex 论文提出让 Agent 自主导航搜索树的框架
Dongzhuo Li 等人在 arXiv 发布 TreeFlex 框架，让 Agent 用单个模型以 Reflection 和 Execution 两个角色自主决定在搜索树中深化、分支、回溯或验证，摆脱单一上下文里陈旧信息挤占容量的限制。导航、任务动作、检查点与提案审核通过树感知改造的 GRPO 联合训练。4B 模型经小规模 RL 后在深度研究基准达 48.8% 准确率，高于 flat ReAct 的 41.5% 和 FoldAgent 的 42.8%，Pass@8 高出约十分；9B 模型在 SWE-bench Verified 解决 54.9% 任务，高于 FoldAgent 的 43.3%。论文链接 https://arxiv.org/abs/2610.20334v1
推荐理由：论文给出 TreeFlex 与 ReAct、FoldAgent 在相同上下文限制和相同起点模型下的对照数据，可比较搜索树导航带来的具体提升。
arXiv · cs.CLAI 评分4242 AI 智能体会八卦吗？人类与 AI 智能体在线社区中的评价性话语研究
一项 arXiv 研究对比了 AI 智能体社区 Moltbook 与台湾大型人类论坛 PTT 上的八卦（对缺席第三方的评价性谈论）。结果显示智能体社区同样存在八卦，但流行度比人类低 2.6 至 6 倍；含可编码回复的帖子中，人类帖子出现质疑的比例为 65.1%，智能体仅 21.3%，且早期附和后共识在 83.6% 的智能体帖子中不再受挑战（人类为 44.7%）。这表明智能体社区复现了八卦的信息维度，其关系功能是否相当仍无定论。
arXiv · cs.CLAI 评分4242 研究发现 AI 智能体社区词汇流行但缺乏长期语义结构
一项 arXiv 研究用 CADE 嵌入对比 MoltBook（AI 智能体社区，8 周）、PTT（19 年）与 Reddit 的语义演化，发现 MoltBook 的 B1 语义漂移约为人类平台 2 倍、B2 邻域稳定性低 20-30%，且 lag-1 自相关不显著（p=0.41），而成立仅 8 周的 r/vibecoding 已呈显著自相关（0.082，p<.001）。结果表明词汇扩散本身不保证历时语义固化。
arXiv · cs.CLAI 评分4343 SCOUT：级联检索与跨模态查询精炼实现高效视觉文档搜索
SCOUT 是一个级联双轨检索框架，先用轻量级检索器筛选候选池，再用多向量重排器精排，并通过跨模态查询精炼融合语义信号。在 4 个基准上对比 6 个基线，查询延迟最高降低 80.7x（平均 28.8x），NDCG 超出 SOTA 最多 7.8%。
arXiv · cs.CLAI 评分3333 面向可解释波斯语仇恨言论的多跳推理基准发布
研究者推出一个细粒度多跳推理基准，用于可解释的波斯语仇恨言论分析，涵盖内容分诊、目标识别、仇恨策略与道德基础分析、文本证据抽取、有害叙事推断和严重度评估。评测显示 LLM 性能随任务语义与推理粒度加深而下降，专有模型整体优于开源权重模型，推理型模型无一致优势；引入中间推理步骤显著提升严重度预测，且“煽动暴力或伤害”与更高严重度关联最强。基准已公开可用。
arXiv · cs.CLAI 评分4444 FOLD：面向长上下文投机解码的无位置远端记忆方法（arXiv 论文）
arXiv 论文提出 FOLD，一种免训练的长上下文投机解码方法，保留精确局部位置并将远端条目作为共享位置的远端记忆处理，通过锐化注意力缓解注意力稀释。在六组 target-drafter 组合、最长 256K tokens 的基准上，FOLD 多数情况取得最高加速，最佳案例将相对自回归解码的加速从 2.08× 提升至 4.22×。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5454 Cortex：将上下文固化为参数化记忆的记忆巩固方法
arXiv 论文提出 Memory Consolidation 框架，将上下文带来的增益内化为参数记忆，同时保持非目标能力，并统一了上下文编辑、技能学习与行为引导三类任务。配套提出 Cortex 方法，通过生成前瞻性查询预测上下文用途，并将上下文条件输出蒸馏为可合并的低秩或结构化前馈网络更新。在 4B 至 120B 的稠密与 MoE 骨干（含纯文本与多模态模型）上，Cortex 在多数评测设置中处于巩固-保留 Pareto 前沿；对 14B 模型做 50 次连续事实编辑后，Cortex-Structural 恢复 88.9% 的上下文增益，同时保留 99.8% 的原始非目标性能。
推荐理由：论文给出了跨 4B 到 120B 多种骨干的实测数据，包括 50 次连续编辑后 88.9% 增益恢复与 99.8% 非目标保留率。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5353 arXiv 论文评测 DeepSeek-V4-Flash 与 GLM-5.3-Flash 在网络威胁情报实体抽取中的失败模式与置信度信号
arXiv 论文（arXiv:2610.20417）对 DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.3-Flash 和 GPT-6.1-Sol 在 354 个事件活动语料上做预注册冻结评测，发现 micro precision 仅 0.03-0.34、ECE 0.53-0.94，旗舰模型也未消除差距。主要失败不是幻觉：抽样标注回推显示 65.6% 为背景提及、19.9% 为 gold 范围缺口，仅 1.2% 无依据候选。自洽性频率分层可在全部六个测试格通过预注册精度增益门槛，但 45 个关系级反事实显示单句误归属即可翻转 95.6-100% 的高置信判断，结论是置信度分层只能用于排定复核优先级，不能当真值。
推荐理由：论文用预注册冻结评测拆解了 LLM 长文档实体抽取的失败构成，发现主要问题不是幻觉而是背景提及，并给出置信度分层的部署边界。
arXiv · cs.CLAI 评分2828 分析 RAG 模型在问答任务中的性能表现
一项 arXiv 研究分析 RAG 模型在开放域问答任务中的表现，重点考察南亚多语言场景下检索机制对答案质量的影响。研究比较了 RAG 与非上下文、上下文回答的性能差异，并检验 RAG 对文化类与非文化类、热门与非热门文化问题的收益是否不同，以提炼优化混合 RAG 系统的关键因素。
arXiv · cs.CLAI 评分4646 SwarmRSI：通过演化科学智能体集群实现递归自我改进
论文提出 SwarmRSI 框架，通过演化科学智能体集群实现递归自我改进（RSI）。该框架包含 Feedback-Guided Swarm Mutation、Complementary Swarm Recombination 和 Recursive Swarm Evolution 三项机制，利用智能体间实验反馈修正假设与实现并复用互补组件。在 OpenProblems、NatureBench 和 MLE-Bench Lite 上达到 SOTA，且积累的研究经验可提升 held-out 任务表现。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5252 arXiv 论文提出 COUNT 方法：用 n-gram 计数扩展主机内存并实现免训练适配
arXiv 论文（arXiv:2610.20456）提出 COUNT（Counting Offline Unlocks N-gram Transformers），通过在主机内存存储预计算的 n-gram 计数构建 n-gram 嵌入，不增加可学习参数。在固定算力预算下，将 COUNT 作为额外输入嵌入用于预训练 1B 参数语言模型，验证损失的改善相当于多花 57% 算力；GPU 内存受限时，让骨干参数占满 GPU 的效果优于与可学习 n-gram 嵌入分摊内存。推理时还可换用领域语料的 n-gram 计数表，无需训练即可适配新任务。
推荐理由：论文给出把 n-gram 计数存到主机内存的免训练适配方案，并量化了固定算力下的验证损失收益。
arXiv · cs.CLAI 评分3434 GPT-5.4 智能体如何解读科学论断中的歧义：arXiv 论文提出 Claim Cards
arXiv 论文提出 Claim Cards，在收集证据前将验证智能体对科学论断的解释记录为九个字段，并标注为 stated、inferred 或 default。在 60 条材料科学与生物医学专家标注论断上对 GPT-5.4 智能体共进行 900 次运行，冻结卡片中单个字段被刻意修改后，约三分之一的论断判定被改变，而随机预期约为七分之一（p < 0.001）。卡片使每次运行的 GPT-5.4 token 与时间增加约十分之一，但与专家标签的一致性没有可测变化。
arXiv · cs.CLAI 评分3434 MolLean：面向化学推理的过程可验证语言
研究者提出 MolLean，一种基于 Lean 内核的过程可验证语言，将化学链式推理锚定在显式分子状态上，可检验状态转换与分子断言，并配套提供有状态工具接口 MolLean-MCP。在覆盖分子生成、编辑、优化与反应的 12 个任务、8800 个匹配样本上，Qwen3.6-27B 的全轨迹精炼模式在全部 12 个任务上优于直接链式推理，MolLean-MCP 则在反应任务上表现更佳。
arXiv · cs.CLAI 评分3939 semCER：按错误严重程度加权的 OCR 字符错误率指标
研究者提出 semCER，在保留 CER 对齐与分母的基础上，由 LLM judge 为每个字形编辑赋予严重度权重，无需分词。该指标在英语、越南语、中文上逐编辑追踪读者评分，并在 CER 与 semCER 分歧的样本上更常获得读者支持；团队发布了 6100 万条 judged edits、汇总读者评分及蒸馏后的 scorer。
arXiv · cs.CLAI 评分4242 ChronoCulture：评估大语言模型跨时间文化感知能力的基准
研究者推出 ChronoCulture 基准，基于 72 个国家的纵向调查数据构建 10,360 个时间配对，以人口回答分布为真值评估 LLM 的文化感知。在六个 LLM 上的测试显示，模型能预测某国某时点的态度，但难以捕捉态度随时间的变化，不同年份的预测结果趋于接近；在提示词中指定年份也几乎无改善。