Northeastern University（东北大学）

NaviAIS: A Scenario-Level Vessel Trajectory Prediction Dataset withVectorized Lane Priors and the NaviLane Forecasting Framework

NaviAIS：一个具有矢量化航道先验的场景级船舶轨迹预测数据集及NaviLane预测框架

Yuan Gui, Hongchen Luo, Liqi Qu, Longyue Fu, Jiao Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 研究针对复杂海洋环境下船舶轨迹预测问题，引入NaviAIS数据集并提出NaviLane框架，通过轨迹-地图联合编码、离散宏动作码本及模块优化评估等方法，提升船舶轨迹预测性能，优于现有基线。

Context-Masked Truncated Reasoning Audits for Answer-Key Dependence in LLM Tutors

通过截断的思维链审计检测基于大语言模型的教育辅导中的答案驱动推理

Bonan Shen, Dingyan Shang, Youting Wang, Tao Ning, Bowen Liu

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； Northeastern University（东北大学） ； Syracuse University（Syracuse大学） 纠错

AI总结 研究基于大语言模型的教育辅导中，模型能否利用答案信息生成答案驱动的解释，用截断推理AUC评估法在三种辅导情境下评估，发现答案信息能提升模型表现，支持截断思维链审计用于诊断。

The Theory of Mind Utility: Formal Specification of a Mentalizing Mechanism

心智理论效用：心理化机制的形式化规范

Nikolos Gurney, Stacy Marsella

机构 * Institute for Creative Technologies, University of Southern California（南加州大学创意技术研究所） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学库里计算机科学学院） 纠错

AI总结 提出心智理论效用（ToM-U）框架，通过局部认知世界模型（LEWM）形式化推断他人信念的计算问题，定义结构、推理过程及失败痕迹，区别于贝叶斯心智理论等方法。

Survival of the Cheapest: Cost-Aware Hardware Adaptation for Adversarial Robustness

生存最便宜：面向对抗鲁棒性的成本感知硬件适应

Charles Meyers, Mohammad Reza Saleh Sedghpour, Tommy Löfstedt, Erik Elmroth

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文提出一个自主决策支持框架，用于云原生深度学习中自适应硬件选择和超参数调整，通过加速失败时间模型量化硬件选择、批量大小、训练轮次和验证准确率对模型生存时间的影响，实验表明低成本硬件能提升对抗鲁棒性。

Epistemic Familiarity is Associated With Belief Stability in Large Language Models

大语言模型中真理的表示与行为稳定性

Samantha Dies, Courtney Maynard, Germans Savcisens, Tina Eliassi-Rad

机构 * Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学计算机科学学院） ； Network Science Institute, Northeastern University（东北大学网络科学研究所） ； Santa Fe Institute（圣达菲研究所） 纠错

AI总结 本研究提出P-StaT框架，通过对比虚构与合成内容的稳定性，揭示认知熟悉性对大语言模型真理判断稳定性的影响。

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