University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

GRASP: Learning to Ground Social Reasoning in Multi-Person Non-Verbal Interactions

GRASP：学习多个人非语言互动中的社会推理

Junho Kim, Xu Cao, Houze Yang, Bikram Boote, Ana Jojic, Fiona Ryan, Bolin Lai, Sangmin Lee, James M. Rehg

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Amazon AGI Korea University（亚马逊AGI韩国大学） 纠错

AI总结 GRASP通过连接高层社会问答与细粒度目光和指代手势事件，提升多个人非语言互动的社会推理能力，包含290万对问题-答案对，提出Social Grounding Reward提升模型性能。

Comments Project page: https://social-reaoning.github.io/grasp/

ChronoEarth-492K: A Large Scale and Long Horizon Spatiotemporal Hyperspectral Earth Observation Dataset and Benchmark

ChronoEarth-492K：一个大规模且长时域的时空超光谱地球观测数据集和基准

Haozhe Si, Yuxuan Wan, Yuqing Wang, Minh Do, Han Zhao

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Siebel School of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出ChronoEarth-492K数据集，通过NASA EO-1 Hyperion任务的超光谱数据，提供大规模、时间校准的时空超光谱数据，支持短时和长时分析，并建立统一的评估平台，推动超光谱时空表示学习的发展。

RoPE Distinguishes Neither Positions Nor Tokens in Long Contexts, Provably

RoPE在长上下文中无法区分位置或令牌，证明性分析

Yufeng Du, Phillip Harris, Minyang Tian, Eliu A Huerta, Srikanth Ronanki, Subendhu Rongali, Aram Galstyan, Hao Peng

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Bonn（波恩大学） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文证明RoPE在长上下文中因失去局部偏倚和令牌相关性一致性而失效，无法区分位置或令牌，且增加RoPE基值只能牺牲位置区分能力。

Comments 35 pages, 11 figures, submitted to NeurIPS 2026

Fluency and Faithfulness in Human and Machine Literary Translation

文学翻译中的人类与机器翻译的流畅性与忠实性

Sarah Griebel, Ted Underwood

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； School of Information Sciences（信息科学学院） 纠错

AI总结 研究通过分析13万段翻译文本，探讨流畅性与忠实性之间的平衡，发现流畅性与忠实性呈负相关，尤其在机器翻译中表现较弱。

Comments Accepted NLP4DH 2026