Persuasion Index: A Theory-Guided Framework for Persuasion Analysis
说服指数：一个理论指导的说服分析框架
机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； New York University（纽约大学）
AI总结 提出基于心理学和传播学理论的15维说服指数（PI）及55个子特征实现，在四个数据集上验证其能解释说服相关修辞模式，并提供轻量级预测信号。
高校专区
University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）
Self-Evolving Visual Questioner
自演化视觉提问器
机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Peking University（北京大学） ； Arena ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
AI总结 提出自演化框架，让视觉语言模型作为提问器和过滤器，无需外部监督即可生成更难、更信息丰富、更视觉中心的问题，并保持探索多样性以避免训练崩溃，显著提升自主提问质量和难度边界。
Comments 21 pages, including references and appendix. Project Page is available at https://joliang17.github.io/SelfEvolvingVQG/
Improving Lunar Topography with Deep Learning Schrödinger Bridges
利用深度学习薛定谔桥改进月球地形
机构 * H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院H. Milton Stewart工业与系统工程系） ； NASA Goddard Space Flight Center（美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心） ； Center for Research and Exploration in Space Science and Technology (CRESST II), University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校空间科学与技术研究与探索中心（CRESST II）） ； National Institute for Astrophysics (INAF), Astrophysical Observatory of Turin（意大利国家天体物理研究所（INAF）都灵天体物理天文台）
AI总结 提出基于扩散薛定谔桥的生成模型，结合光学影像约束，实现月球地形超分辨率重建，并提供像素级不确定性估计。
Journal ref The Planetary Science Journal 7.6 (2026): 139
EquiDexFlow: Contact-Grounded SE(3)-Equivariant Dexterous Grasp Generative Flows
EquiDexFlow: 基于接触的SE(3)-等变灵巧抓取生成流
机构 * Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校系统研究所）
AI总结 提出EquiDexFlow，一种SE(3)-等变流匹配模型，联合预测腕部姿态、关节角度、指尖接触、表面法线和接触力，通过将接触投影到物体表面并将力约束在库仑摩擦锥内，确保物理稳定抓取，在16自由度Allegro手上实现零摩擦违规和最佳综合分数。
Comments 22 pages, 11 figures, 11 tables. Project page with videos, code, and checkpoints: https://equidexflow.github.io
