University of Washington（华盛顿大学）

AgentSpec: Understanding Embodied Agent Scaffolds Through Controlled Composition

AgentSpec: 通过受控组合理解具身智能体脚手架

Jixuan Chen, Jianzhi Shen, Haoqiang Kang, Zhi Hong, Qingyi Jiang, Soham Bose, Yiming Zhang, Leon Leng, Amit Vyas, Lingjun Mao, Siru Ouyang, Kun Zhou, Lianhui Qin

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出AgentSpec模块化规范框架，将具身智能体表示为可复用策略组件的类型化组合，通过标准化接口实现受控组件替换与重组，揭示脚手架兼容性和交互效应对性能的主导作用。

HierSVA: A Data Synthesis Pipeline, Dataset, and Benchmark for LLM-Driven Hierarchical Hardware Formal Verification

HierSVA：面向LLM驱动的层次化硬件形式化验证的数据合成流水线、数据集与基准

Maohua Nie, Jiang Zhu, Jingqun Zhang, Zhichen Zeng, Jiayi Wang, Sibo Zhang, Jialin Wang, C. -J. Richard Shi

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 提出HierSVA套件，包含数据合成流水线、数据集和基准，用于LLM驱动的层次化硬件形式化验证；通过RTL预处理与LLM在环流程生成SystemVerilog断言，并构建342模块数据集；设计六轴指标评估断言质量，揭示LLM在层次化验证中的性能与局限。

Did You Forget What I Asked? Prospective Memory Failures in Large Language Models

你忘记我问什么了吗？大型语言模型中的前瞻记忆失败

Avni Mittal

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本研究通过认知心理学中的前瞻记忆视角，发现大型语言模型在执行复杂任务时，格式化指令的遵从率下降2-21%，并提出了显著性增强格式来恢复遵从性。

Ensembling Sparse Autoencoders

集成稀疏自编码器

Soham Gadgil, Chris Lin, Su-In Lee

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science \& Engineering, University of Washington 纠错

AI总结 针对单个稀疏自编码器只能捕获激活空间中有限特征的问题，提出通过朴素Bagging和Boosting集成多个SAE，理论证明可降低重构误差，实验表明集成方法在重构质量、稳定性和下游任务上优于扩展单个SAE。

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