学术出版物的指数增长需要自动化工具进行高效的信息综合。本文介绍并实证评估了一种多阶段提示链方法，作为应对复杂综合任务的更可靠架构。该方法在AI SciBrief系统中实现，自动生成学术摘要。实验证明，该方法在教育领域对比经过优化的单次提示基线，成功率为100%，显著优于基线的50%。在质量方面，提示链方法也表现更优，ROUGE-L F1得分为0.507，高于基线的0.486，主要体现在更高的准确率。研究结论表明，提示链是复杂多步骤生成任务中更可靠且有效的工程方法，显著减少单次提示易失败和不一致的风险。
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本研究展示了提示链方法在自动生成学术摘要中的稳健性和优越性能，解决了单次提示方法常面临的失败率高和质量不稳定问题，推进了复杂文本生成技术的发展。
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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。