University of Cambridge（剑桥大学）

Human Emotion-Mediated Soft Robotic Arts: Exploring the Intersection of Human Emotions, Soft Robotics and Arts

人类情感介导的软机器人艺术：探索人类情感、软机器人与艺术的交汇

Saitarun Nadipineni, Chenhao Hong, Tanishtha Ramlall, Chapa Sirithunge, Kaspar Althoefer, Fumiya Iida, Thilina Dulantha Lalitharatne

机构 * School of Engineering and Materials Science in Queen Mary University of London（伦敦女王学院工程与材料科学学院） ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） 纠错

AI总结 本文提出通过软机器人艺术动态响应脑信号中的α波，探索人类情感与艺术的交汇，展现情感介导的软体艺术新形式。

Privacy in Human-AI Romantic Relationships: Concerns, Boundaries, and Agency

人机浪漫关系中的隐私：担忧、界限与自主性

Rongjun Ma, Shijing He, Jose Luis Martin-Navarro, Xiao Zhan, Jose Such

机构 * VRAIN, Universitat Politècnica de València（VRAIN，瓦伦西亚理工大学） ； Aalto University（艾尔沃斯大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本文探讨了人机浪漫关系中的隐私问题，通过访谈研究发现，AI伴侣具有自主性，影响隐私界限和用户隐私保护策略。

Comments Accepted at CHI 2026

Palpation Alters Auditory Pain Expressions with Gender-Specific Variations in Robopatients

触诊改变与性别相关的听觉疼痛表达在仿生患者中

Chapa Sirithunge, Yue Xie, Saitarun Nadipineni, Fumiya Iida, Thilina Dulantha Lalitharatne

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） ； School of Engineering and Materials Science in Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院工程与材料科学学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于人类在环强化学习的仿生患者听觉疼痛表达生成方法，通过动态调整触诊力与声音反馈的关系，实现性别差异的个性化疼痛表达，以提升医疗模拟训练效果。

Comments 12 pages, 9 figures, journal

Bench-MFG: A Benchmark Suite for Learning in Stationary Mean Field Games

Bench-MFG：用于在平稳均场博弈中学习的基准测试套件

Lorenzo Magnino, Jiacheng Shen, Matthieu Geist, Olivier Pietquin, Mathieu Laurière

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； NYU Shanghai（纽约大学上海分校） ； NYU Center for Data Science（纽约大学数据科学中心） ； Earth Species Project（地球物种计划） ； NYU-ECNU Institute of Mathematical Sciences at NYU Shanghai（纽约大学上海分校数学科学研究所） 纠错

AI总结 Bench-MFG提出了一套用于评估MFG学习方法的基准测试套件，通过分类问题类型和生成随机实例，提供标准化的实验框架和评估指南。

Soft Contamination Means Benchmarks Test Shallow Generalization

软污染数据的基准测试浅层泛化

Ari Spiesberger, Juan J. Vazquez, Nicky Pochinkov, Tomáš Gavenčiak, Peli Grietzer, Gavin Leech, Nandi Schoots

机构 * Arb Research（Arb研究） ； Charles University, Prague（查尔斯大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 研究发现训练数据中存在语义重复污染，导致基准测试性能提升可能反映真实能力提升和测试数据积累的综合作用。