Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

FormalTCS: Benchmarking End-to-End Frontier Formal Theoretical Computer Science Research of Large Language Models

FormalTCS：评估大型语言模型端到端前沿形式理论计算机科学研究的基准

Dingzirui Wang, Xuanliang Zhang, Keyan Xu, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 FormalTCS基准评估发现，当前大型语言模型完成端到端前沿TCS研究的能力不足，形式化是核心瓶颈，且研究品味限制了自主TCS研究。

DECOWAM: Decoupled Whole-Body World-Action Model for Legged Mobile Manipulation

DECOWAM：用于腿式移动操作的解耦全身世界-动作模型

Siyuan Ma, Boshi Zhang, Yutian Zhang, Qinglian Wu, Jiaqi Zhai, Dong Wei, Qiaojun Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Hangzhou Yunshenchu Technology Co., Ltd. (DEEP Robotics)（杭州云神初科技有限公司（深智机器人）） 纠错

AI总结 本研究提出DECOWAM模型，通过解耦全身动作因素提升移动操作的视觉与动作预测性能，在真实机器人数据集ARMDOG上验证了其在协调性和鲁棒性上的优势。

Comments 8 pages, 5 figures. Introduces DECOWAM, a decoupled whole-body world-action model for legged mobile manipulation, and the ARMDOG real-robot dataset

Robust Metaheuristics under Uncertainty for Berth Allocation and Quay Crane Assignment: A Review

不确定环境下用于泊位分配和岸桥调度的鲁棒元启发式算法：综述

Yang Li, Peilan Xu, Wenjian Luo

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院） ； Institute of Cyberspace Security, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院网络空间安全学院） 纠错

AI总结 本文综述不确定环境下用于泊位分配与岸桥调度问题（BACAP）的鲁棒种群元启发式算法，梳理现有方法、提出基准套件并指出相关开放挑战。