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

Dynamic Tool Dependency Retrieval for Lightweight Function Calling

轻量级函数调用的动态工具依赖检索

Bhrij Patel, Davide Belli, Amir Jalalirad, Maximilian Arnold, Aleksandr Ermolov, Bence Major

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

AI总结 本文提出动态工具依赖检索方法，通过结合初始查询和逐步展开的工具调用计划，提升函数调用的准确性和效率，实验表明其在多个数据集和模型上均优于现有静态检索方法。

Comments 24 pages, 6 figures, 8 tables

Acoustic and Facial Markers of Perceived Conversational Success in Spontaneous Speech

语音与面部特征在自发言语中感知对话成功的标志

Thanushi Withanage, Elizabeth Redcay, Carol Espy-Wilson

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Maryland College Park, MD, USA（电气与计算机工程系，马里兰大学学院市分校） ； Department of Psychology, University of Maryland College Park, MD, USA（心理学系，马里兰大学学院市分校） 纠错

AI总结 研究通过分析自发Zoom对话，探讨对话动态与感知互动质量的关系，发现同步现象能可靠检测并预测更高的对话成功感知。

Comments Accepted for presentation at ICASSP 2026

VeriGraph: Scene Graphs for Execution Verifiable Robot Planning

VeriGraph：用于可验证机器人规划的场景图

Daniel Ekpo, Mara Levy, Saksham Suri, Chuong Huynh, Archana Swaminathan, Abhinav Shrivastava

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

AI总结 VeriGraph通过整合视觉语言模型和场景图，提升机器人任务规划的可行性验证与修正，显著提高任务完成率。

Comments Accepted to ICRA 2026. Project website: https://verigraph-agent.github.io