University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

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。

Mitigating Reasoning-Induced Misalignment via Safety-Direction Penalty

通过安全方向惩罚缓解推理诱导的不一致性

Yipeng Zhao, Qishun Yang, Shenzhe Zhu, Shu Yang, Di Wang

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 针对推理微调引发LLM安全退化的RIM问题，本文提出安全方向惩罚（SDP）方法，通过定位安全决策层并惩罚安全方向位移，在Qwen2.5系列模型上实现安全与推理性能的平衡。

Comments 28 pages, 4 figures

Mol-JEPA: A multimodal Joint Embedding Predictive Architecture for Molecules

Mol-JEPA：用于分子的多模态联合嵌入预测架构

Florian Rottach, Sebastian Schieferdecker, William Rudman, Randall Balestriero, Carsten Eickhoff

机构 * University of Tübingen（蒂宾根大学） ； Boehringer Ingelheim（勃林格殷格翰） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Brown University（布朗大学） 纠错

AI总结 针对分子基础模型的化学无效增强等局限，提出Mol-JEPA多模态框架，利用模态掩码融入生化上下文，在基准测试中展现出优异性能。

Scaling Curriculum Learning For Autonomous Driving

扩展自动驾驶的课程学习方法

Cevahir Koprulu, David Paz, Feng Tao, Yuliang Guo, Xinyu Huang, Ufuk Topcu, Liu Ren

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） 纠错

AI总结 该研究提出CL4AD，将课程学习集成到批量自动驾驶模拟器中，在GPUDRIVE实验中使自动驾驶RL智能体的训练效率大幅提升，提前10亿步达到99%成功率，减少77%的时间，样本效率提升67%。

Comments 31 pages, 18 figures. Under review at NeurIPS 2026

Lifelong Robot Recomposition via Persistent Categorical Modeling for Unified Task-Driven Co-Design, Verification, and Planning

基于持久分类建模的终身机器人重构：面向统一任务驱动的协同设计、验证与规划

Steven Swanbeck, Mitch Pryor

机构 * Texas Robotics（得克萨斯机器人研究所） ； Walker Department of Mechanical Engineering, The University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校沃克机械工程系） 纠错

AI总结 本文提出基于持久分类建模的组合框架，将机器人系统形式化为抽象电路，通过SMT求解器实现硬件软件行为的同步合成，经搜救场景验证可恢复机器人运行，并开源了相关求解器与软件。

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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