TRACE：面向漂移与故障的人机 AI 控制器协同多层基准测试

英文标题：TRACE: A Multi-Layer Benchmark for Human AI Controller Coordination Under Drift and Failure

该论文提出 TRACE，这是一个用于评估人类操作员、AI 决策模块与自动化控制器协同表现的多层基准测试。论文指出，现代网络物理系统和 AI 辅助系统将人类、AI 与自动控制器置于同一控制闭环中，因此系统可信性取决于整个闭环，而非单一模型。摘要强调，现有标准基准尚无法充分刻画随时间变化的漂移与故障情境下的人机 AI 控制协同。该工作对开发者和行业的意义在于，可推动对复杂控制系统端到端可靠性、协调能力与失效恢复能力的统一评估。

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