IFC-MCQ：面向建筑信息模型的LLM代理自动多选题基准生成方法
研究者于2026年10月24日在arXiv发布IFC-MCQ方法，旨在为建筑、工程与施工（AEC）领域中基于大语言模型（LLM）的Industry Foundation Classes（IFC）数据检索系统，自动生成可精确评分的多选题基准。
推荐理由：该工作直面LLM在专业结构化数据（如IFC）上评估难、成本高的痛点，提出首个面向IFC文件的自动化多选题生成框架，覆盖15类36子类，支持可复现、可扩展的代理能力评测。
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新研究揭示AI内容审核系统存在语言与文化偏见：非裔美国人英语被误判率高达两倍
2026年10月24日发布的arXiv论文（编号2610.31047v1）指出，当前自动化安全系统依赖词汇表层特征判断危害性，导致系统性偏见：非裔美国人英语（AAE）被标记为“冒犯性”的频率最高达其他英语变体的两倍；知名变装皇后账号被评毒性强于白人至上主义者账号；英语中有效的安全行为在低资源语言中完全失效。
推荐理由：该研究基于实证评估协议，覆盖5个开源系统、11种语言共55个系统-语言组合，发现93%的组合未能达到母语者水平的危害功能识别能力；且模型能力提升反而扩大语言间保护差距，凸显算法公平性危机。来源为arXiv预印本平台，发布日期明确（2026-10-24），内容聚焦可验证的技术缺陷与跨语言实测结果。