University of Toronto（多伦多大学）

RoboHarness: Memory-Driven Orchestration of Heterogeneous Robot Policies for Long-Horizon Planning

RoboHarness：用于长期规划的异构机器人策略的内存驱动编排

Jinbang Huang, Yuanzhao Hu, Zhiyuan Li, Ran Qi, Yixin Xiao, Zhanguang Zhang, Mark Coates, Tongtong Cao, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Labs（2012实验室） 纠错

AI总结 针对长期机器人任务需多种能力、异构策略编排难的问题，提出RoboHarness框架，通过多模态执行内存等表征策略能力边界，经内存桥接稳定策略交接，实验验证其在长期规划和分布外鲁棒性上有显著提升。

Comments 21 pages, 8 figures

LLM-generated personalized nudges for improving pro-environmental behavior: Field evidence from resource conservation

利用大型语言模型的迭代个性化增强行为提示：一项关于电力和热水节约的实地实验

Zonghan Li, Yi Liu, Chunyan Wang, Song Tong, Kaiping Peng, Feng Ji

机构 * School of Environment, Tsinghua University（清华大学环境学院） ； Department of Applied Psychology and Human Development, University of Toronto（多伦多大学应用心理学与人类发展系） ； State Key Laboratory of Regional Environment and Sustainability, Tsinghua University（清华大学区域环境与可持续性国家重点实验室） ； Department of Psychology, Beijing Normal University at Zhuhai（北京师范大学珠海校区心理学系） ； Department of Psychology and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理学与认知科学系） 纠错

AI总结 本研究利用大型语言模型实现迭代个性化，通过实地实验发现其在促进节能方面效果显著，且在前两轮干预中表现更优，但热水节约效果较弱且随时间减弱。