University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

2607.19695 2026-07-23 cs.RO cs.CV 新提交

NavVerse: Benchmarking Indoor-to-Outdoor Embodied Navigation in Continuous Robot Simulation

NavVerse：在连续机器人模拟中对室内到室外的具身导航进行基准测试

Junzhe Wu, Yue Hu, Zeyu Han, Po-Hsun Chang, Yinan Dong, Behrad Rabiei, Maani Ghaffari

机构 * University of Michigan（密歇根大学）； Tsinghua University（清华大学）

AI总结研究针对机器人在连续场景中从室内到室外的导航问题，引入NavVerse基准，涵盖多种场景和任务。通过可执行接口用多指标评估智能体，零样本实验显示当前智能体在跨上下文导航上差距大，适应是主要瓶颈。

2607.19355 2026-07-23 cs.AI cs.CL cs.CY 新提交

Information Discernment in Large Language Models

大语言模型中的信息辨别

Joshua Ashkinaze, Laura Kurek, Alina Faisal, Tongyuan Miao, Mariam Joseph, Ceren Budak, Eric Gilbert

机构 * University of Michigan（密歇根大学）

AI总结研究大语言模型在与外部知识源结合时的信息辨别问题，提出Learn2Discern框架及基准，通过用户研究和大量模型试验发现模型在来源和真相辨别上存在问题，识别出简单干预措施，发布数据集和调查作为测试平台。

2607.02937 2026-07-23 cs.LG cs.CE cs.NA math.NA 版本更新

In-span learning: adapting reduced-order models using their own predictions

跨度内学习：利用自身预测调整降阶模型

Amirpasha Hedayat, Laura Balzano, Karthik Duraisamy

机构 * Department of Aerospace Engineering（航空航天工程系）； Department of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学系）； Michigan Institute for Computational Discovery and Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA（美国密歇根大学安娜堡分校计算发现与工程研究所）

AI总结研究降阶模型在线动力学偏离训练数据时精度下降的问题，提出通过在当前降子空间内利用模型自身预测，经增量奇异值分解获得轨迹 informed 谱预处理器，使模型更有效吸收未来跨度外校正。