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

Deep Probabilistic Indoor Gas Source Localization via Physical Dependency-Guided Sequential Inference

基于物理依赖引导的序列推理的深度概率室内气体源定位

Seunghwan Kim, Hyungjin Kim, Junhee Lee, Hyondong Oh

机构 * Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)（蔚山科学技术院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 针对室内气体源定位难题，本文提出深度概率框架，结合物理依赖的序列推理，在模拟与真实机器人实验中均优于基线方法，可实现高效准确的在线气体源定位。

Comments 18 pages, 22 figures, 5 tables. Submitted to IEEE Transactions on Robotics

What You Ask is What You Ground: Bridging Question Intent to Temporal Evidence for Grounded VideoQA

你所问即你所定位：连接问题意图与时序证据以实现定位视频问答

Jinhwan Seo, Kyubeom Han, Jumin Lee, Junhyug Noh, Sung-eui Yoon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Ewha Womans University（梨花女子大学） 纠错

AI总结 针对定位视频问答中问题不变定位的失效模式，提出GroundFormer模型，通过可学习通信令牌、因子化MIL交叉注意力等技术，在NExT-GQA和STAR数据集上实现最优性能，提升时序定位的问题区分性。

Comments Accepted at ECCV2026. Code: this https URL (https://github.com/jinhseo/GroundFormer). Project page: this https URL (https://jinhseo.github.io/groundformer/groundformer.html)

Automating and Scaling Behavioral Scientific Research on AI Agents

自动化与规模化针对AI智能体的行为科学研究

Soo Yong Lee, Jongha Lee, Jaewan Chun, Hyunjin Hwang, Fanchen Bu, Ziv Ben-Zion, Taekwan Kim, Denny Borsboom, Jaemin Yoo, Kijung Shin

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Yale（耶鲁大学） ； University of Haifa（海法大学） ； UCL（伦敦大学学院） ； UvA（阿姆斯特丹大学） ； SNU（首尔大学） 纠错

AI总结 研究人员开发AEROBAT多智能体系统，自动化AI智能体行为科学研究流程，经实验验证其可生成测试假设、开展大量对照实验与模拟，能补充拓展人工研究。

Comments preprint

Geometric Reconstruction of Extrinsic Contact Trajectories using Tactile Sensing and Proprioception for Tool Manipulation

利用触觉感知和本体感觉进行工具操作中外在接触轨迹的几何重建

Seojung Min, Yoonjin Kim, Jeong-Jung Kim, Jung Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Korea Institute of Machinery and Materials（韩国机械与材料研究院） 纠错

AI总结 提出一种基于触觉感知和机器人本体感觉重建工具尖端外在接触轨迹的方法，通过单点接触假设和校准段估计全局接触位置，结合连续接触下的相对运动估计，实现实时轨迹重建。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). Updated to the final conference version

CulTrace: Tracing Internal Cultural Reasoning in Large Language Models

纠缠于表征：大型语言模型中文化偏见的机制性探究

Haeun Yu, Arnav Arora Seogyeong Jeong, Nadav Borenstein, Siddhesh Pawar, Jisu Shin, Jiho Jin, Junho Myung, Alice Oh, Isabelle Augenstein

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本研究提出Culturescope方法，通过机制性可解释性探讨LLMs中文化偏见的来源，揭示低资源文化对文化偏见的抗性及模型参数知识的限制。

Comments 22 pages, 15 figures