随着大型语言模型（LLM）的迅速发展，代理模型（ABM）研究重新受到关注。然而，现有的LLM驱动ABM面临代理-环境交互演变、灵活反事实推理及自动化模拟工作流程等挑战。本文提出了Eco3S，一个用于经济研究和政策分析的社会经济系统模拟框架，通过共进化环境设计、结构因果模拟和模拟-分析-优化范式三大机制，实现了更真实的行为生成和灵活的因果推断。实验证明Eco3S能够复制多个经济研究成果，并具备良好的扩展性和通用性，展示了其在严谨经济研究及政策制定中的潜力。
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Eco3S攻克了LLM驱动ABM中关键的交互演变及因果推断难题，通过创新机制提升模拟真实度和分析能力，为经济学领域研究与政策评估提供了强有力工具，具有重要科研和应用价值。
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我们提出了一种统计方法，用于量化历史印刷书籍之间字体的相似性，助力文献学分析。方法通过聚类和对齐自动提取的字符图像，定义任意两书字体距离，并采用统计框架判断距离的显著性。该方法应用于17世纪西班牙戏剧小册子的文献学研究，能够自动比较不同书籍中的罗马体和斜体，经专家验证，发现了新的印刷者归属并修正了旧归属，显著提升了数字书目学的规模和效率。
开放词汇地球观测（EO）旨在通过自然语言定位地理空间概念，而非固定标签集。现有基准通常覆盖类别词汇狭窄或查询形式有限。为填补此空白，OVEarth-Bench扩展了类别广度，涵盖广泛的层级类别及正负表达，并丰富了查询多样性，包括词汇、指代和推理查询。基准支持统一的零样本掩码和框定位评估。评测显示：（1）当前方法性能有限，类别覆盖更广模型排名更稳定；（2）基于多模态大语言模型（MLLM）的方法整体表现最佳；（3）EO专用方法通常落后于通用模型且难以挑战最强方法。该研究为未来开放词汇EO方法设计提供了指导，强调开发更现实、多样、高质量和大规模基准的重要性。数据和评测工具已公开。
随着强大且易用的图像编辑模型如FLUX.2的兴起，高保真图像编辑变得更加普及。这些模型的能力不仅限于局部修改，还能将对象和身份提取并重新置于全新场景中。现代模型通过允许提示和生成令牌直接关注参考图像令牌，模糊了传统编辑与文本到图像生成的界限。这种生成自由的扩展也扩大了潜在滥用的空间，恶意的转换不再局限于可预测的局部编辑。现有的反编辑防护设计用于破坏传统扩散模型中参考图像编码的语义瓶颈，但新型编辑器通过联合注意力模块来提取参考信息，常常绕过这些防护。为此，我们提出VETO，一种通过扰乱现代模型读取源图像的内机制的细微反编辑保护。此外，鉴于现有编辑基准主要测试局部编辑，忽视了全面的重新语境化，我们引入VetoBench，评估防护在传统局部编辑和广泛语境变化上的效果。在两种最新编辑模型和三个基准测试中，VETO始终优于现有防护，同时提供更优越的保护与图像质量权衡。