Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

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