本文提出了MetaHOPE，一个考虑错误严重性的隐喻翻译评估注释框架。隐喻因其语义复杂性、上下文依赖性及文化嵌入特性，为机器翻译和自然语言处理带来了歧义挑战。研究选取GoogleMT、GPT5.4和浑元7b三种神经机器翻译模型与大语言模型，使用VUAMC和PSUCMC两个英汉双向隐喻语料库，进行错误注释并构建了人类后期编辑的参考译文。MetaHOPE框架及相关资源公开，旨在推动隐喻翻译研究领域。
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隐喻翻译是自然语言处理中的难点，MetaHOPE框架旨在提供细致的错误分级评估，帮助理解和改进当前先进翻译模型在隐喻理解与翻译上的表现。该研究及其公开资源为学术界提供了有价值的工具和数据，有助于推动隐喻相关的翻译技术进步。
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传统的AI对齐方法将人类偏好视为固定目标进行推断和优化，但实证研究表明偏好是分层、动态且通过与适应性技术互动建构的。随着AI系统日益个性化和社会化，它们影响人们的关注点、价值观和认同。本文提出“建设性对齐”范式，将对齐视为对不断演变的人类偏好轨迹的控制问题，利用控制理论模型描述AI系统如何共同影响世界状态与人类评价状态。对齐旨在规范AI对人类价值形成的影响，确保价值轨迹连贯、反思认可、知识基础扎实、防范操纵且在不确定下赋能。
本文提出了“有限道德”理论，这是一个用于分析有限智能体所面临的道德问题计算需求的形式框架。该框架基于赫伯特·西蒙的有限理性概念，将道德情境沿着道德广度（涉及的相关实体范围）和道德深度（评估其交互所需的推理复杂度）两条正交维度进行形式化。资源限制导致这两者间存在不可避免的权衡，从而定义出一个可行的道德计算空间。在这一空间内，伦理理论被视作适应不同需求环境的局部最优策略，而非道德真理的对立解释。该框架还提出了道德遗憾和有限约束下的道德进步的正式概念，暗示人工系统的道德对齐依赖于道德推理能力的规模和分配，而非单纯模拟人类判断。
本文提出MMM数据模型，解决了传统以文档为中心的信息系统在知识结构、更新和共享上的限制。MMM结合规范约束和自由文本标签，支持跨学科、跨应用的互操作性，无需语义收敛。通过参考实现和试点部署数据，验证了其可实现性和早期可用性。