Northeastern University（东北大学）

Embodied-BenchClaw: An Autonomous Multi-Agent System for Embodied Spatial Intelligence Benchmark Construction

Embodied-BenchClaw：用于具身空间智能基准构建的自主多智能体系统

Baoyang Jiang, Fengchun Zhang, Leyuan Wang, Haotian Li, Yida Wang, Zhe Ji, Jinshan Lai, Xi Ren, Jianwei Hu, Qiang Ma

机构 * QiYuan Lab（启元实验室） ； School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 提出Embodied-BenchClaw，一个通过五阶段流水线和三个智能体协调的自主系统，自动构建可验证、可执行、可维护且诊断有用的具身空间智能基准，减少人工工作量。

Density Ridge Selective Prediction for LLM and VLM Hallucination Detection under Calibration Label Scarcity

密度脊选择性预测：校准标签稀缺下的大语言模型与视觉语言模型幻觉检测

Nina I. Shamsi

机构 * Northeastern University Boston, United States（东北大学波士顿分校） 纠错

AI总结 针对校准标签稀缺时大语言模型和视觉语言模型的幻觉检测问题，提出基于核密度估计的密度脊方法，利用隐藏状态生成轨迹的六维运动特征图构建响应流形，通过到最近脊顶点的欧氏距离评分，在标签稀缺协议下AUROC提升5-20点。

Robust Instruction Compliance in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

鲁棒的指令遵从：合作多智能体强化学习

Wo Wei Lin, Ethan Rathbun, Enrico Marchesini, Xiang Zhi Tan

机构 * Department of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学计算机科学系） ； Department of Computer Sciences, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院计算机科学系） 纠错

AI总结 针对外部指令中断行为并冲突长期目标的问题，提出宏动作值修正方法（MAVIC），通过修正指令边界的Bellman备份实现一致值估计，在复杂合作环境中保持高指令遵从和基础任务性能。

SDQM: Synthetic Data Quality Metric for Object Detection Dataset Evaluation

SDQM：用于目标检测数据集评估的合成数据质量指标

Ayush Zenith, Arnold Zumbrun, Neel Raut, Jing Lin

机构 * Northeastern University, Khoury College of Computer Sciences（东北大学，Khoury 计算科学学院） ； Binghamton University, School of Computing（布ingham顿大学，计算科学学院） ； Air Force Research Laboratory, Mission Applications and Infrastructure Section（空军研究实验室，任务应用与基础设施部门） 纠错

AI总结 提出SDQM指标，无需模型训练收敛即可评估合成数据质量，与YOLO11的mAP强相关，优于现有指标。

Comments Accepted and Published at SPIE: Journal of Electronic Imaging, Vol. 35, Issue 3

Journal ref Journal of Electronic Imaging 35(3), 033014 (2026)

Sustainability assessment using multimodal AI agents

使用多模态AI代理进行可持续性评估

Zhihan Zhang, Alexander Metzger, Yuxuan Mei, Felix Hähnlein, Zachary Englhardt, Tingyu Cheng, Gregory D. Abowd, Shwetak Patel, Adriana Schulz, Vikram Iyer

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington（保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院，华盛顿大学） ； Computer Science and Engineering, University of Notre Dame（计算机科学与工程，诺丁汉大学） ； Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（电气与计算机工程，东北大学） 纠错

AI总结 提出多模态多代理AI系统，模拟生命周期评估专家与利益相关者协作，自动估算电子设备碳足迹，将数据收集时间从数周缩短至一分钟，误差在19%以内。

Comments This article is published in Nature Electronics, and is available online at: https://www.nature.com/articles/s41928-026-01653-w