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

SafeGesture: Evaluating Fine-Grained Hand Gesture Understanding in Vision-Language Models through Scenario-Conditioned Safety Interpretation

SafeGesture：通过场景条件安全解释评估视觉语言模型的细粒度手势理解能力

Taegang Kim, Saleh Afroogh, Junfeng Jiao

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Urban Information Lab, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校城市信息实验室） 纠错

AI总结 本文提出SafeGesture基准，评估5款视觉语言模型的细粒度手势安全理解能力，发现模型存在感知与推理脱节，瓶颈为场景条件安全推理而非手势识别。

Comments 14 pages, 22 tables, 2 figures. Code and benchmark resources available at this https URL (https://github.com/The-Responsible-AI-Initiative/SafeGesture)

When Retrieval Helps and Distracts: Evaluating Evidence-Generating LLMs for Biomedical Claim Verification

检索何时有助何时干扰：评估用于生物医学声明验证的生成证据的大型语言模型

Pritam Deka, Prabhjot Singh

机构 * Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 该研究针对生物医学声明验证，在CARE-XAI基准上对比多种模型，发现微调大型语言模型生成证据能力最强，PubMed检索效果因来源而异，还提出Bio-GRACE工具评估检索效用，推动选择性检索发展。

Latent Chain-of-Thought World Modeling for End-to-End Driving

潜在链式思维世界建模用于端到端驾驶

Shuhan Tan, Kashyap Chitta, Yuxiao Chen, Ran Tian, Yurong You, Yan Wang, Wenjie Luo, Yulong Cao, Philipp Krahenbuhl, Marco Pavone, Boris Ivanovic

机构 * UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出Latent-CoT-Drive模型，通过潜在语言整合链式思维推理与决策，提升驾驶性能与安全性，实现更快推理和更优轨迹质量。

Comments Accepted to CVPR 2026

Regularized Latent Dynamics Prediction is a Strong Baseline For Behavioral Foundation Models

正则化潜在动态预测是行为基础模型的强基线

Pranaya Jajoo, Harshit Sikchi, Siddhant Agarwal, Amy Zhang, Scott Niekum, Martha White

机构 * Department of Computing Science, University of Alberta, Canada（阿尔伯塔大学计算机科学系） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能 chair） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

AI总结 本文探讨零样本强化学习中复杂表征学习目标的必要性，提出正则化潜在动态预测方法，通过正则化保持特征多样性，优于现有方法，并在低覆盖场景中表现优异。

Comments ICLR 2026 Update 08/25/2026: (i) Fixed a typo in eq. 7. (ii) Updated lemma 1 to a stronger bound for RLDP