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学习对你的VLA说什么：基本无害的视觉语言动作模型引导
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所）
AI总结 提出一个框架，通过交互式搜索语言序列改进闭环VLA任务性能，并学习一个改进头预测何时语言引导能提升性能，同时通过共形化防止有害干预。
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LUCID：从非结构化人类视频学习与具身无关的意图模型以实现可扩展的灵巧机器人技能获取
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 提出LUCID两阶段框架，从互联网规模的非结构化人类视频学习任务意图，并在大规模并行仿真中学习机器人控制，实现零样本迁移到不同具身和场景。
CS-YODAS：一个挖掘自真实环境的代码转换语音数据集
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； Brno University of Technology（布尔诺理工大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Kyoto University（京都大学）
AI总结 本文提出CS-YODAS数据集，通过可扩展的人机协同流程从多语言YouTube数据中挖掘真实代码转换语音，涵盖7种基质语言共313小时，并分析其分布特征与语言对切换模式。
AI编码智能体能够复现社会科学研究结果
机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； New York University（纽约大学）
AI总结 本研究构建SocSci-Repro-Bench基准测试，评估Claude Code和Codex两个前沿编码智能体在221项社会科学任务中的复现能力，发现它们能复现大部分结果，且Claude Code表现更优，同时提示框架会影响确认性规范搜索。
HiPi: 用于机器人操作的可复现高保真压阻传感器
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； General Motors（通用汽车）
AI总结 提出HiPi系统，通过低串扰读出原理和可复现硬件设计，在双机械臂四阵列2048触觉点场景下实现220Hz读出，将接触几何IoU从0.428提升至0.797。
每个行为都有代价：前沿大语言模型中的压缩道德组合
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Tokyo（东京大学）
AI总结 针对现有道德基准仅评估孤立行为偏好的不足，提出Moral Trolley Arena两阶段盲ELO基准，通过校准个体道德行为并组合为双行为项，发现前沿LLM的道德判断呈压缩而非简单加性关系。
AIED中LLMs的环境成本：报告与实践
机构 * Institute of Computer Science and Institute of Positive Computing, Ruhr West University of Applied Sciences（计算机科学研究所和积极计算研究所，鲁尔-韦斯特应用科学大学） ； Centre for Computational Science and Mathematical Modelling, Coventry University（计算科学与数学建模中心，科文特里大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Australian National University and CSIRO（澳大利亚国立大学和CSIRO）
AI总结 针对AIED社区缺乏LLM计算与环境成本标准化报告的问题，提出开源方法测量并报告碳排放，包括本地和云端硬件，以及未知参数的前沿LLM计算开销公式。
使用多模态语言模型检测社交媒体上的AI生成内容
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Meta
AI总结 针对AI生成内容检测的泛化性差、单模态依赖和缺乏可解释性问题，提出基于多模态数据的紧凑视觉-语言模型，实现检测与解释，在公开基准和内部数据集上达到最优性能。
MPK：一种用于将张量程序转化为巨型内核的编译器和运行时系统
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； NVIDIA ； University of Michigan（密歇根大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Peking University（北京大学）
AI总结 提出MPK，首个自动将多GPU模型推理转化为单个高性能巨型内核的编译器和运行时系统，通过SM级图表示实现跨算子软件流水线和细粒度计算通信重叠，显著降低推理延迟。
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分布式能源采纳的分层概率保形预测
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 针对分布式能源采纳预测中的不确定性和分层电网结构，提出基于多元霍克斯过程与分裂保形预测的量化框架，确保聚合后统计有效性，在印第安纳波利斯数据上优于基线。
CU-Multi：多机器人协同感知数据集
机构 * Autonomous Robotics and Perception Group at the University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波尔得分校自主机器人与感知组） ； Robot Perception Lab at Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人感知实验室） ； Aerospace Controls Laboratory at Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院航空航天控制实验室） ； Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory at Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Human-Aware Robotic Exploration Lab at University of California Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校人感知机器人探索实验室）
AI总结 针对多机器人协同感知基准测试缺乏专用数据集的问题，提出CU-Multi数据集，包含多天采集的同步多机器人轨迹、RGB-D、RTK GPS、语义LiDAR及精确里程计，支持可重复评估。
Comments 8 pages, 11 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2505.17576
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