University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

RoboWits: Unexpected Challenges for Robotic Creative Problem Solving

RoboWits：机器人创造性问题解决中的意外挑战

Chunru Lin, Hongxin Zhang, Fenghao Yu, Zhehuan Chen, Thomas L. Griffiths, Yejin Choi, David Held, Chuang Gan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出RoboWits双臂机器人基准，通过多智能体协作的自动化任务生成流水线评估机器人在几何、材料和装配推理中的认知推理、创造性工具使用及鲁棒性，发现预训练VLA在突变任务中表现脆弱。

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Who Am I? History-Aware Profiles for Student Simulation in Tutoring Dialogues

我是谁？面向辅导对话中学生模拟的历史感知档案

Zhangqi Duan, Shuyan Huang, Alexander Scarlatos, Jaewook Lee, Simon Woodhead, Andrew Lan

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Eedi 纠错

AI总结 提出历史条件的学生模拟任务，通过强化学习训练档案生成器和模拟器，利用学生历史信息准确预测对话轮次，在数学学习平台数据集上显著优于基线。

OVA-IB: One vs All Information Bottleneck for Multi-Modal Alignment

OVA-IB：用于多模态对齐的一对多信息瓶颈

Tianchao Li, Shujian Yu, Xinrui Zu, Zhaolong Wei, Jeremy Gummeson, Jack C. P. Cheng, Robert Jenssen

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； UiT – The Arctic University of Norway（挪威北极大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Norwegian Computing Center（挪威计算中心） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

AI总结 提出基于信息瓶颈的一对多对齐框架OVA-IB，通过充分性对比下界和最小性正则化实现任意数量模态的对齐，在分类、回归和跨模态检索任务中表现鲁棒。

GrepSeek: Training Search Agents for Direct Corpus Interaction

GrepSeek：训练用于直接语料库交互的搜索代理

Alireza Salemi, Chang Zeng, Atharva Nijasure, Jui-Hui Chung, Razieh Rahimi, Fernando Diaz, Hamed Zamani

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出GrepSeek，一种通过两阶段训练（冷启动数据集+GRPO优化）和语义保持的分片并行执行引擎，训练紧凑型搜索代理直接与文本语料库交互（通过shell命令），在开放域问答中取得最优F1和精确匹配。

ReasonBreak: Probing Vulnerabilities in Reasoning-Enabled Vision-Language-Action Models for Autonomous Driving

ReasonBreak: 探测自动驾驶中具备推理能力的视觉-语言-行动模型的脆弱性

Mohammadreza Teymoorianfard, Jean-Philippe Monteuuis, Jonathan Petit, Amir Houmansadr

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Qualcomm（高通） 纠错

AI总结 本文通过黑盒攻击方法，首次系统研究了具备推理能力的视觉-语言-行动模型在自动驾驶中面对真实输入扰动时的脆弱性，发现其推理和轨迹生成均易受攻击，导致碰撞率上升。