论文解读
AVENUE：当提示只改一个模态时，模型能否守住另一个模态
AVENUE 用 1291 个源片段和 7957 条指令把音频、视频与音视频耦合编辑分开考核，并用样本级四维评测揭示现有三类范式在保持未编辑模态上普遍失效，且反演式音频模型在保真与可编辑性间最均衡。
基准设计
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PRISM-Bench：用音频类型与声源可见性交叉诊断文生音视频的接地能力
针对文生音视频评估重视频轻音频的问题，PRISM-Bench 以语音/音乐/音效与 On-screen/Off-screen 交叉分层与四维度 35 条细粒度标准组织 900 条人工校验样本，并用盲式并排、以真值为锚的 MLLM-as-a-Judge 两阶段打分实现超过 70% 的人类一致性，揭示前沿闭源模型在可感保真度上已超真值但在可见声源同步与精细声音控 …
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听见的对话如何被核查：TRILOGUE 把多轮声称钉回源文章与配对音频
针对播客式多轮对话中声称分散与 ASR 噪声的核查难题，TRILOGUE 以源文章可追溯的英俄哈三语对话与配对音频构建受控基准，显示仅看声称的验证最难、加入源证据后大幅回升，而哈萨克语的识别与合成瓶颈仍是主要代价。
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从描述到可改的反馈：VocalCoachBench 为何把声乐指导拆成结构化判定与主张级评估
针对歌唱音频的专家式指导反馈问题，VocalCoachBench 用同曲可控对比与异曲多样场景的双子集和原子主张拆分来构造可复现评估，12 个音频语言模型的实测显示成对排序可行但细粒度 Top-3 识别与严格诊断命中率仍低于多数类基线且严格命中低于 7%。