Evaluating LLM-Based Test Generation Under Software Evolution
评估基于大语言模型的测试生成在软件演化中的表现
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 研究评估了基于大语言模型的测试生成在软件演化中的性能，发现其在代码变化时表现下降，测试覆盖和回归检测能力不足。
Comments 10 pages, 9 figures, 2 tables
高校专区
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
Steering LLMs for Culturally Localized Generation
引导大语言模型实现文化本地化生成
机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 本文通过机制可解释性揭示LLM中的文化表征，提出文化嵌入（CuE）方法，提升文化忠实度并引导生成长尾文化概念，为文化本地化提供可控方法。
Comments preprint
Active Robotic Perception for Disease Detection and Mapping in Apple Trees
主动机器人感知用于苹果树疾病检测与制图
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Department of Plant Pathology, Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工大学植物病理学系）
AI总结 本文提出一种自主移动主动感知系统，用于在苹果树休眠期精准检测和制图疾病，通过融合多种传感技术实现疾病症状的精确定位，并评估了三种视角规划策略以提升观测精度。
Comments 8 pages, 6 figures, IROS 2026 conference
Who Spoke What When? Evaluating Spoken Language Models for Conversational ASR with Semantic and Overlap-Aware Metrics
谁说了什么？通过语义和重叠感知指标评估对话语音模型的对话ASR
机构 * NTT, Inc.（日本NTT公司） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； BUT（捷克但尼奇技术大学）
AI总结 本文通过语义和重叠感知指标评估对话ASR模型，发现基于LLM的系统在双人对话中表现良好，但随着说话人数和重叠增加而下降，而模块化流水线方法更稳健。
Comments Submitted to INTERSPEECH 2026
Learning Safe-Stoppability Monitors for Humanoid Robots
为人类oid机器人学习安全停止监视器
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Foundational Technologies, Siemens Corporation（西门子公司基础技术部）
AI总结 本文提出PRISM框架，通过数据驱动方法学习状态级停止能力，提高安全监控效率并支持人类oid机器人故障安全行为的可扩展认证。
Comments 8 pages, 5 figures
MSP-Conversation: A Corpus for Naturalistic, Time-Continuous Emotion Recognition
MSP-Conversation：一种用于自然、连续情绪识别的语料库
机构 * Erik Jonsson School of Engineering and Computer Science, University of Texas at Dallas（埃里克·乔纳森工程与计算机科学学院，德克萨斯大学达拉斯分校） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（语言技术研究所，卡内基梅隆大学） ； AT&T Labs Research（AT&T实验室研究）
AI总结 本文提出MSP-Conversation语料库，包含超过70小时的对话音频，提供连续时间的情感标注和详细说话者分隔信息，用于研究自然场景下的动态语音情绪识别。
MapForest: A Modular Field Robotics System for Forest Mapping and Invasive Species Localization
MapForest：一种用于森林制图和入侵物种定位的模块化野外机器人系统
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所）
AI总结 本文提出MapForest，一种模块化机器人系统，利用多模态传感器数据生成GIS-ready的入侵物种地图，通过LiDAR-惯性制图、图像识别和地理参考制图实现精准定位，实验显示其在GNSS间断环境下具有高精度和鲁棒性。
Comments 8 pages, 9 figures. Under review
Happiness is Sharing a Vocabulary: A Study of Transliteration Methods
幸福是共享词汇：一种转写方法的研究
机构 * University of British Columbia, Canada（不列颠哥伦比亚大学，加拿大） ； Sungkyunkwan University, Republic of Korea（成均馆大学，韩国） ； Seoul National University, Republic of Korea（首尔国立大学，韩国） ； Electronics and Telecommunications Research Institute, Republic of Korea（电子通信研究院，韩国） ； Carnegie Mellon University, USA（卡内基梅隆大学，美国）
AI总结 本文研究了多语言模型中共享脚本、重叠词库和共享语音对性能的影响，发现罗马化在12种评估设置中显著优于其他输入类型。
Comments Accepted to EACL 2026
