Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

SpatialClaw: Rethinking Action Interface for Agentic Spatial Reasoning

SpatialClaw：重新思考智能体空间推理的动作接口

Seokju Cho, Ryo Hachiuma, Abhishek Badki, Hang Su, Byung-Kwan Lee, Chan Hee Song, Sifei Liu, Subhashree Radhakrishnan, Seungryong Kim, Yu-Chiang Frank Wang, Min-Hung Chen

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出SpatialClaw框架，以代码作为动作接口，通过状态化Python内核和感知几何原语，使VLM智能体逐步执行并灵活组合中间结果，在20个3D/4D空间推理基准上平均准确率59.9%，比现有方法高11.2个百分点。

Comments Project page: https://spatialclaw.github.io/

MemRefine: LLM-Guided Compression for Long-Term Agent Memory

MemRefine: 基于LLM引导的压缩用于长期智能体记忆

Minjae Kim, Jinheon Baek, Soyeong Jeong, Sung Ju Hwang

机构 * Korea University（韩国大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 提出MemRefine框架，利用LLM判断事实内容，通过删除、合并和保留操作将记忆库压缩到固定预算内，在多个基准上保持下游性能并优于基于规则的基线。

A Zero-shot Generalized Graph Anomaly Detection Framework via Node Reconstruction

基于节点重构的零样本广义图异常检测框架

Phan Nguyen, Dat Cao, Hien Chu, Khue Hoang

机构 * School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算机学院） 纠错

AI总结 提出AlignGAD框架，通过全局统一模块对齐异构特征、聚类模块捕获组级异常模式及节点差异评分模块聚合多视图异常证据，实现零样本跨域图异常检测。

Marginal Alignment Does Not Guarantee Joint-Distribution Fidelity: An Official-Reference Audit of Nemotron-Personas-Korea with Cross-Locale Replication

边缘对齐不能保证联合分布保真度：基于官方参考的Nemotron-Personas-Korea审计与跨区域复制

Joonhyung Bae

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 提出独立性假设足迹（IAF）审计方法，用于检查合成人物数据集中的联合分布保真度；应用于NVIDIA Nemotron-Personas-Korea，发现其边缘分布对齐但三个联合分布失败。

KCSAT-ML: Probing Reasoning Models with Nationwide-Cohort Human Difficulty

KCSAT-ML: 用全国队列人类难度探测推理模型

Sanghee Park, Geewook Kim, Kee-Eung Kim

机构 * NAVER Cloud AI（NAVER云AI） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能系） 纠错

AI总结 提出KCSAT-ML基准（含664道韩国高考数学题及339道带官方错误率的核心题）和难度对齐推理增益（DRG）指标，揭示视觉语言模型在人类高错误率题目上准确率崩溃、测试时缩放非单调以及同一模型族内反缩放与过度思考并存的现象。

Comments 18 pages, 14 figures, 8 tables

MinhwaNet: Faithful but Insufficient Object Grounding in Korean Folk Painting

MinhwaNet: 韩国民俗画中忠实但不足的对象定位

Joonhyung Bae

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 提出MinhwaNet，通过部分级检测器生成对象证据图，发现韩国民俗画中符号列表不足以预测画作类型，而符号布局更重要，揭示了忠实但不足的解离现象。