Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

ScenarioCharacterization: A Modular Toolkit for Characterizing Safety across Trajectory Datasets

ScenarioCharacterization：用于刻画轨迹数据集安全性的模块化工具包

Ingrid Navarro, Yutong Duan, Jonathan Francis, Jean Oh

机构 * Robotics Institute, School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机学院机器人研究所） ； Stack AV ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） 纠错

AI总结 本文提出开源模块化框架ScenarioCharacterization，可自动刻画轨迹数据集的驾驶场景安全性，适配多数据集，在Waymo等数据集上验证，支持下游应用。

Comments 9 pages, 7 figures, 3 tables

TransfHAR: Self-Supervised Wrist Representations for On-Demand Activity Recognition

TransfHAR：用于按需活动识别的自监督手腕表征

Aidan Bradshaw, Riku Arakawa, Xin Liu, Karan Ahuja

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Google（谷歌） 纠错

AI总结 TransfHAR是一种自监督手腕IMU框架，可通过学习粗粒度运动先验实现按需细粒度活动识别，在跨数据集评估及用户研究中均优于或匹配全监督基线，为该领域提供了有效基础。

Position: Evaluations of AI Moral Reasoning Still Miss Half of the Picture

立场：AI道德推理的评估仍遗漏了一半关键内容

Aidan Kierans, Ritam Dutt, Kaley Rittichier, Shiri Dori-Hacohen, Avijit Ghosh

机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hugging Face 纠错

AI总结 该研究指出现有LLM道德推理评估聚焦道德价值问题而忽视规范问题，识别出三大缺口并提出含规范表征、标注数据集及分层评估的研究议程，以推动规范推理的系统研究。

Comments 8 pages, 1 figure. Accepted for archival publication at the ACL 2026 Workshop on Evaluating Evaluations (EvalEval)