Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

EarthVerse: Benchmarking Scientific Agents Across Dynamic Earth Systems and Natural Hazards

EarthVerse：面向动态地球系统与自然灾害的科学智能体基准测试

Zhiqing Cui, Xinxiang Yin, Yihong Tang, Xinglang Zhang, Yuanzhe Hu, Siru Zhong, Weidong Tang, Yuxuan Liang, Weijia Li, Ming Jin, Shirui Pan, Yuhao Kang, Dingyi Zhuang, Jinhua Zhao

机构 * NUIST（南京信息工程大学） ； HKU（香港大学） ； McGill（麦吉尔大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； NUS（新加坡国立大学） ； Tsinghua（清华大学） ； Griffith（格里菲斯大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 EarthVerse是面向动态地球系统与自然灾害的科学智能体基准，含405项任务，评估25个智能体系统，发现其存在跨环节一致性不足问题，为科学可靠性测量提供可复现基础。

Who Pays More for Safety? Measuring the Disparate Cost of Safety Alignment across Languages

谁为安全付出更多？衡量不同语言群体在安全对齐上的差异化成本

Chanwoong Yoon, Jungsoo Park, Alan Ritter

机构 * Korea University（高丽大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 该研究聚焦安全对齐对不同语言群体的成本差异，提出安全成本衡量协议，发现非英语用户安全成本更高，存在双重惩罚等三种模式，暴露了安全对齐实践的系统性差异。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Main Conference

From Solver Feedback to Faithful Plans: Multi-Role Reinforcement Learning for Symbolic Planning

从求解器反馈到可信规划：用于符号规划的多角色强化学习

Chenghao Zhang, Yikai Mao, Shanqi Liu, Haoyu Gao, SaiSai Hu, Dan Roth

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Pace University（佩斯大学） 纠错

AI总结 该研究提出基于求解器的多角色强化学习框架，仅用求解器反馈实现无人工演示的自然语言转PDDL，在PlanBench上显著提升规划成功率与可信性，降低语义漂移。

RoboShape: Information-Theoretic Point Cloud Representations for Privacy-Aware Robot Perception

RoboShape：面向隐私感知机器人感知的信息论点云表示

Oguzhan Baser, Mirac Sozen, Kaan Kale, Sandeep Chinchali, Sriram Vishwanath

机构 * The University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Bogazici University（博加齐大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 RoboShape 是一种信息论引导的点云压缩工具，可在保留物体分类效用的同时降低敏感属性泄露，缩小嵌入体积，发布代码库供机器人社区使用。

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