University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

Anticipatory Planning for Multimodal AI Agents

多模态AI代理的前瞻性规划

Yongyuan Liang, Shijie Zhou, Yu Gu, Hao Tan, Gang Wu, Franck Dernoncourt, Jihyung Kil, Ryan A. Rossi, Ruiyi Zhang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； State University of New York at Buffalo（纽约州立大学布法罗分校） 纠错

AI总结 本文提出TraceR1框架，通过前瞻性轨迹推理提升多模态代理的规划能力，实现更稳定的执行和泛化性能。

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A Heterogeneous Ensemble for Multi-Center COVID-19 Classification from Chest CT Scans

一种异构集成用于多中心基于胸部CT扫描的新冠分类

Aadit Nilay, Bhavesh Thapar, Anant Agrawal, Mohammad Nayeem Teli

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学，学院公园分校） 纠错

AI总结 本文提出异构集成模型，结合三种不同方法，提升多中心CT图像分类性能，通过领域感知增强和阈值优化，实现平均宏F1值达0.9280。

When AI Navigates the Fog of War

当AI穿越战争的迷雾

Ming Li, Xirui Li, Tianyi Zhou

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院市分校） 纠错

AI总结 本文研究AI在战争初期预测能力，通过2026年中东冲突案例，测试模型在无训练数据泄露情况下分析危机的能力，揭示模型在不同领域中的策略现实性和叙事演变。

FEEL (Force-Enhanced Egocentric Learning): A Dataset for Physical Action Understanding

FEEL（力增强的自我中心学习）：一个用于物理动作理解的数据集

Eadom Dessalene, Botao He, Michael Maynord, Yonatan Tussa, Pavan Mantripragada, Yianni Karabati, Nirupam Roy, Yiannis Aloimonos

机构 * University of Maryland, College Park, USA（马里兰大学 College Park 分校） 纠错

AI总结 FEEL数据集结合了自定义压阻手套收集的力测量与自我中心视频，通过力驱动物理交互，用于接触理解与动作表征学习，取得最佳分割结果并提升跨任务迁移性能。

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