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

ScaRF-SLAM: Scale-Consistent Reconstruction with Feed-Forward Models and Classical Visual SLAM

ScaRF-SLAM: 基于前馈模型与经典视觉SLAM的尺度一致重建

Yuhao Zhang, Yifu Tao, Frank Dellaert, Maurice Fallon

机构 * Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学机器人研究所） ； College of Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算机学院） 纠错

AI总结 提出一种解耦框架，将经典特征SLAM用于鲁棒跟踪，几何基础模型仅用于建图，通过尺度优化和子图融合实现高质量一致密集重建，在建筑级数据集上重建精度提升10%-20%。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2026

GRIP: Algorithm-Agnostic Machine Unlearning for Mixture-of-Experts via Geometric Router Constraints

GRIP：通过几何路由约束实现混合专家的算法无关机器反学习

Andy Zhu, Rongzhe Wei, Yupu Gu, Pan Li

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； Tsinghua University（清华大学） ； School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） 纠错

AI总结 GRIP通过几何路由约束实现混合专家的算法无关机器反学习，有效消除专家选择偏移并保持模型效用。

Gavel: Agent Meets Checklist for Evaluating LLMs on Long-Context Legal Summarization

Gavel: 智能体结合检查表评估LLM长上下文法律摘要

Yao Dou, Benjamin Mamut, Wei Xu

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

AI总结 提出Gavel框架，通过参考评估和免参考智能体评估12个前沿LLM在多文档法律摘要中的表现，发现模型易遗漏关键信息而非幻觉，且性能随案件长度增加而下降。

Comments Accepted at EMNLP 2026 Main; webpage at this https URL (https://yao-dou.github.io/gavel/)