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

LUCID: Learning Embodiment-Agnostic Intent Models from Unstructured Human Videos for Scalable Dexterous Robot Skill Acquisition

LUCID：从非结构化人类视频学习与具身无关的意图模型以实现可扩展的灵巧机器人技能获取

Harsh Gupta, Guanya Shi, Wenzhen Yuan

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出LUCID两阶段框架，从互联网规模的非结构化人类视频学习任务意图，并在大规模并行仿真中学习机器人控制，实现零样本迁移到不同具身和场景。

Every Act Has Its Price: Compressed Moral Composition in Frontier LLMs

每个行为都有代价：前沿大语言模型中的压缩道德组合

Weijia Zhang, Ruiqi Chen, Yunze Xiao, Weihao Xuan

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

AI总结 针对现有道德基准仅评估孤立行为偏好的不足，提出Moral Trolley Arena两阶段盲ELO基准，通过校准个体道德行为并组合为双行为项，发现前沿LLM的道德判断呈压缩而非简单加性关系。