Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Syntactic Belief Update as the Driver of Garden Path Processing Difficulty

句法信念更新作为花园路径句处理难度的驱动因素

Alan Zhou, Miloš Stanojević, John T. Hale

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 针对词汇惊异度无法预测花园路径句处理难度的问题，提出基于广义Rényi散度的句法信念更新度量，在关键单词处衡量信念更新幅度，更好地拟合人类阅读时间数据。

BAT-Nav: Budget-Aware Arbitration and Termination for Long-Horizon Semantic Navigation

MORN: 为资源理性长周期导航的元认知目标-目标调节

Xi Lin, Kangyi Wu, Jiayi Li, Jiaqiao Tang, Qingrong He, Lin Zhao

机构 * LCSR Lab, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学LCSR实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； JD Explore Academy, Beijing, China（京东探索研究院，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出MORN，一种基于双过程理论的元认知导航架构，通过引入资源理性机制，解决传统导航系统在长周期任务中因缺乏全局资源意识导致的资源浪费问题，提升了目标完成率和任务效率。

Power Couple? AI Growth and Renewable Energy Investment

电力情侣？AI增长与可再生能源投资

Luyi Gui, Tinglong Dai

机构 * Paul Merage School of Business, University of California, Irvine（加州大学厄尔布雷希特商学院） ； Carey Business School, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学卡里商学院） ； Data Science and AI Institute, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学数据科学与人工智能研究院） 纠错

AI总结 通过博弈模型研究AI增长与可再生能源投资的均衡，发现当市场回报超模且性能提升近似线性时，可再生能源扩张主要缓解算力约束而非替代化石能源，导致“适应陷阱”；当回报递减时，则形成“适应路径”推动脱碳。

Comments 35 pages, 3 figures, 15-page appendix

Deep Learning-Enhanced Robotic Subretinal Injection with Real-Time Retinal Motion Compensation

深度学习增强的机器人视网膜注射与实时视网膜运动补偿

Tianle Wu, Mojtaba Esfandiari, Peiyao Zhang, Russell H. Taylor, Peter Gehlbach, Iulian Iordachita

机构 * Laboratory for Computational Sensing and Robotics（计算感知与机器人实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Wilmer Eye Institute（威尔默眼科研究所） 纠错

AI总结 本文提出了一种全自动机器人视网膜注射系统，结合术中光学相干断层扫描和深度学习运动预测，实现针头运动与视网膜位移同步，实验验证了其在视网膜微手术中的安全性和准确性。