Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

To Lie or Not to Lie? Investigating The Biased Spread of Global Lies by LLMs

说谎还是不说谎？研究LLMs在全球谎言传播中的偏见

Zohaib Khan, Mustafa Dogan, Ifeoma Okoh, Pouya Sadeghi, Siddhartha Shrestha, Sergius Justus Nyah, Mahmoud O. Mokhiamar, Michael J. Ryan, Tarek Naous

机构 * Fatima Fellowship（法蒂玛奖学金） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 研究LLMs在多语言多地区传播虚假信息的行为，揭示低资源语言和低HDI国家中谎言传播的系统性差异，提出GlobalLies数据集以支持减少全球虚假信息传播的策略。

Comments Accepted at ACL 2026 Main Conference

A Novel Automatic Framework for Speaker Drift Detection in Synthesized Speech

一种用于合成语音中说话人漂移检测的新型自动框架

Jia-Hong Huang, Seulgi Kim, Yi Chieh Liu, Yixian Shen, Hongyi Zhu, Prayag Tiwari, Stevan Rudinac, Evangelos Kanoulas

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Halmstad University（哈尔姆斯塔德大学） 纠错

AI总结 本文提出一种自动框架，通过将说话人漂移检测转化为语音层面的二元分类任务，利用余弦相似度和大语言模型进行检测，建立了说话人漂移作为独立研究问题的理论基础。

Comments The paper has been accepted by the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2026

Adaptive Obstacle-Aware Task Assignment and Planning for Heterogeneous Robot Teaming

自适应障碍感知异构机器人协同的任务分配与规划

Nan Li, Jiming Ren, Haris Miller, Samuel Coogan, Karen M. Feigh, Ye Zhao

机构 * Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院机器人与智能机器研究所） ； Lockheed Martin Corporation（洛克希德·马丁公司） 纠错

AI总结 本文提出OATH框架，通过自适应Halton序列地图和集群拍卖选择机制，提升异构机器人在障碍密集环境中的任务分配效率与适应性，结合LLM实现实时指令解读。

Comments 24 pages, 19 figures, 5 tables

AugLift: Depth-Aware Input Reparameterization Improves Domain Generalization in 2D-to-3D Pose Lifting

AugLift：基于深度的输入重参数化提升2D到3D姿态提升的领域泛化

Nikolai Warner, Wenjin Zhang, Hamid Badiozamani, Irfan Essa, Apaar Sadhwani

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Amazon（亚马逊） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 AugLift通过将姿态提升的表示从2D坐标转换为6D几何描述，改进了领域泛化。在检测任务中，它减少了跨数据集MPJPE并提高了分布内准确性，展示了基础模型深度在补充显式3D增强方面的有效性。

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