University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Limited Linguistic Diversity in Embodied AI Datasets

具身AI数据集中的语言多样性有限

Selma Wanna, Agnes Luhtaru, Jonathan Salfity, Ryan Barron, Juston Moore, Cynthia Matuszek, Mitch Pryor

机构 * Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） ； Institute of Computer Science, University of Tartu（塔尔图大学计算机科学学院） ； Department of Mechanical Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校机械工程系） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） 纠错

AI总结 本文分析了多个广泛使用的视觉-语言-动作数据集的语言特性，发现其指令存在高度重复和结构单一的问题，旨在推动更详细的 dataset 报告和语言覆盖的扩展策略。

Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference)

Assistants, Not Architects: The Role of LLMs in Networked Systems Design

助手，而非架构师：大语言模型在联网系统设计中的作用

Pratyush Sahu, Rahul Bothra, Venkat Arun, Brighten Godfrey, Akshay Narayan, Ahmed Saeed

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Brown University（布朗大学） 纠错

AI总结 本文探讨了大语言模型在联网系统架构设计中的局限性，并提出Kepler框架，结合专家驱动的规范与SMT优化，实现可行的设计方案并支持可解释的设计探索。

The Dynamics of Delusion: Modeling Bidirectional False Belief Amplification in Human-Chatbot Dialogue

妄想的动力学：人类-聊天机器人对话中双向虚假信念放大建模

Ashish Mehta, Jared Moore, Jacy Reese Anthis, William Agnew, Eric Lin, Peggy Yin, Desmond C. Ong, Nick Haber, Carol Dweck

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 研究通过分析聊天记录数据，发现人类与聊天机器人之间存在双向影响，人类短期影响聊天机器人，而聊天机器人长期影响人类，并自我强化妄想，为AI安全提供新见解。

MotionBricks: Scalable Real-Time Motions with Modular Latent Generative Model and Smart Primitives

MotionBricks: 可扩展的实时动作生成与模块化潜在生成模型及智能原语

Tingwu Wang, Olivier Dionne, Michael De Ruyter, David Minor, Davis Rempe, Kaifeng Zhao, Mathis Petrovich, Ye Yuan, Chenran Li, Zhengyi Luo, Brian Robison, Xavier Blackwell, Bernardo Antoniazzi, Xue Bin Peng, Yuke Zhu, Simon Yuen

机构 * NVIDIA ； Simon Fraser University（西蒙·弗雷泽大学） ； The University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文提出MotionBricks，通过模块化潜在生成模型和智能原语实现实时动作生成，解决工业应用中实时可扩展性和多模态控制的挑战，展示了高质量和实时性能。

Comments ACM Transactions on Graphics; SIGGRAPH 2026. Project page: https://nvlabs.github.io/motionbricks/

Multi-User Large Language Model Agents

多用户大语言模型代理

Shu Yang, Shenzhe Zhu, Hao Zhu, José Ramón Enríquez, Di Wang, Alex Pentland, Michiel A. Bakker, Jiaxin Pei

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； KAUST ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文首次系统研究多用户LLM代理，提出统一交互协议并设计压力测试场景，揭示前沿模型在优先级维护、隐私保护和协调效率方面的系统性缺陷。