Cornell University（康奈尔大学）

NeuroVolve: Evolving Visual Stimuli toward Programmable Neural Objectives

NeuroVolve：通过可编程神经目标演化视觉刺激

Haomiao Chen, Keith W Jamison, Mert R. Sabuncu, Amy Kuceyeski

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Cornell Tech（康奈尔科技） ； Weill Cornell Medicine（韦尔医学院） 纠错

AI总结 NeuroVolve通过可编程神经目标生成视觉刺激，揭示大脑区域间的协同与对抗性调节关系，实现脑引导的图像编辑与首选刺激生成的统一。

NarraBench: A Comprehensive Framework for Narrative Benchmarking

NarraBench：一个全面的叙事基准评估框架

Sil Hamilton, Matthew Wilkens, Andrew Piper

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

AI总结 NarraBench提出了一种叙事理解任务的分类框架，并指出现有基准在评估叙事事件、风格等关键方面存在不足，呼吁开发更全面的评估方法。

"Why the face?": Exploring Robot Error Detection Using Instrumented Bystander Reactions

为何是面孔？

Maria Teresa Parreira, Ruidong Zhang, Sukruth Gowdru Lingaraju, Alexandra Bremers, Xuanyu Fang, Adolfo Ramirez-Aristizabal, Manaswi Saha, Michael Kuniavsky, Cheng Zhang, Wendy Ju

机构 * Cornell University, Cornell Tech（康奈尔大学，康奈尔科技） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Accenture Labs（埃森哲实验室） 纠错

AI总结 本文提出通过颈部装置捕捉面部表情，开发NeckNet-18模型实现机器人错误检测，提升社交互动能力。

X-SYCON: Xylem-Inspired Passive Gradient Control for Communication-Free Swarm Response in Dynamic Disaster Environments

X-SYCON：受木质部启发的被动梯度控制用于无通信蜂群响应在动态灾害环境中

Arthur Ji Sung Baek, Geoffrey Martin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 X-SYCON是一种受木质部启发的多智能体架构，通过被动场动态实现协调，无需通信即可在动态灾害环境中高效响应。

Comments Preprint v1. 10 pages, 11 figures. Code and data: https://github.com/arthurbaek/biovascular-swarm-robotics