Harvard University（哈佛大学）

The Moving Drone: Negotiating Agency Between the Voice and the Virtual

移动的无人机：在声音与虚拟之间协商能动性

Nithya Shikarpur, Victor Arul, Anna Huang

机构 * Massachusettes Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 基于印度斯坦音乐，通过Max/MSP循环器和生成式AI模型GaMaDHaNi，将传统静态无人机变为动态、主动的虚拟音乐代理，探讨人机协作中的能动性。

Comments Published in NIME music track 2026

Structured Testbench Generation for LLM-Driven HDL Design and Verification-Oriented Data Curation

面向LLM驱动的硬件描述语言设计与验证数据整理的结构化测试台生成

En-Ming Huang, Yu-Hung Kao, Ren-Hao Deng, Wei-Po Hsin, Yao-Ting Hsieh, Cheng Liang, Hsiang-Yu Tsou, Mu-Chi Chen, Yu-Kai Hung, Shao-Chun Ho, Po-Hsuang Huang, Shih-Hao Hung, H. T. Kung

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； Academia Sinica（中央研究院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 提出STG框架，利用硬件设计固有结构生成确定性测试台，比迭代LLM方法快720倍，编译成功率更高，覆盖率更高，误判更少，并用于数据整理和测试时扩展。

Comments 9 pages, 10 figures

GeoNatureAgent Benchmark: Benchmarking LLM Agents for Environmental Geospatial Analysis Across Frontier and Open-Weight Foundation Models

GeoNatureAgent Benchmark：面向前沿与开源基础模型的环境地理空间分析LLM智能体基准测试

Gabriel Diaz-Ireland, Diego Prieto-Herráez, Mario García Peces, Javier Velázquez, Devika Jain

机构 * Universidad Católica de Ávila (UCAV)（阿维拉天主教大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Center for Geographic Analysis, Harvard University（哈佛大学地理分析中心） 纠错

AI总结 提出首个通过结构化工具调用真实API评估环境分析智能体的基准，包含93个任务，发现Claude Sonnet 4领先，但开源模型在成本效益上占优，且比较任务普遍未解决。

Comments Preprint. 10 pages, 8 figures. Submitted to ACM SIGSPATIAL 2026