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

Does RAG Know When Retrieval Is Wrong? Diagnosing Context Compliance under Knowledge Conflict

RAG 能知道检索错误吗？知识冲突下的上下文合规性诊断

Yihang Chen, Pin Qian, Su Wang, Sipeng Zhang, Huan Xu, Shuhuai Lin, Xinpeng Wei

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 提出上下文驱动分解（CDD）方法，在推理时探测并干预检索增强生成中的上下文与参数知识冲突，揭示上下文合规性模式并提升鲁棒性。

Comments Preprint. 3 figures, 3 tables. Diagnostic study of context compliance in RAG under knowledge conflict; closed-API evaluations (Gemini-2.5-Flash and Claude family)

Compositional Diffusion with Guided Search for Long-Horizon Planning

用于长期规划的带引导搜索的组合扩散

Utkarsh A Mishra, David He, Yongxin Chen, Danfei Xu

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

AI总结 研究针对组合生成模型在局部分布多模态时的模式平均问题，提出带引导搜索的组合扩散方法（CDGS），通过特定采样、过滤和重采样解决问题，在机器人操作任务上表现出色且跨领域通用。

Comments 38 pages, 18 figures, ICLR 2026 ORAL

One-shot acceleration of transient PDE solvers via online-learned preconditioners

通过在线学习预处理器实现瞬态偏微分方程求解器的一次性加速

Mikhail Khodak, Min Ki Jung, Brian Wynne, Edmond Chow, Egemen Kolemen

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 研究针对瞬态偏微分方程数值模拟，提出用强盗算法利用线性求解器反馈在线学习预处理器配置的PCGBandit方法，直接在OpenFOAM上实现，可一次性加速模拟，在流体和MHD问题上验证了有效性。

Comments code available at https://github.com/mkhodak/PCGBandit

Journal ref Computer Physics Communications 327 (2026) 110304

DSBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating External and In-Cabin Risks

DSBench：用于评估外部和车内风险的综合基准测试

Xianhui Meng, Yuchen Zhang, Zhijian Huang, Zheng Lu, Ziling Ji, Yandan Lin, Yaoyao Yin, Hongyuan Zhang, Wei Zhou, Guangfeng Jiang, Li Zhang, Long Chen, Hangjun Ye, Jun Liu, Xiaoshuai Hao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Fudan University（复旦大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 针对视觉语言模型在安全关键场景适用性未充分探索的问题，引入DSBench综合基准测试，涵盖外部与车内风险，分多类别。评估发现模型在复杂情况下降，构建数据集微调可提升性能，推动自动驾驶技术发展，相关资源将公开。

Physically-Feasible Reactive Synthesis for Terrain-Adaptive Locomotion

用于地形自适应运动的物理可行反应式合成

Ziyi Zhou, Qian Meng, Hadas Kress-Gazit, Ye Zhao

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 针对四足动物在动态变化地形的运动规划问题，提出综合规划框架，结合反应式合成与混合整数凸规划，采用符号修复机制，经实验验证该框架能识别缺失技能并在关键环境有效响应。