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

AMPLIFAI: A Multiphase CT Dataset for Benchmarking Clinical Reasoning in LI-RADS Assessment of Liver Lesions

AMPLIFAI：用于基准测试LI-RADS肝脏病变评估临床推理的多期CT数据集

Pranav Kulkarni, Nikhil Shah, Amritansh Suryavanshi, Jana Delfino, James Tonascia, Jade Wong-You-Cheong, Barton Lane, Joseph Chirico, Jeffrey D. Hirsch, Ang Li, Heng Huang, Florence X. Doo

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Maryland School of Medicine（马里兰大学医学院） ； University of Maryland Institute for Health Computing（马里兰大学健康计算研究所） ； University of Maryland Medical System（马里兰大学医学系统） 纠错

AI总结 研究针对LI-RADS肝脏病变评估AI模型缺乏公开高质量数据集的问题，推出首个公开多期腹部CT扫描的AMPLIFAI数据集，标注LI-RADS类别并分割关键特征，助力相关透明可复现研究。

DanceOPD: On-Policy Generative Field Distillation

DanceOPD：在策略生成场蒸馏

Wei Zhou, Xiongwei Zhu, Zelin Xu, Bo Dong, Lixue Gong, Yongyuan Liang, Meng Chu, Leigang Qu, Lingdong Kong, Wei Liu, Tat-Seng Chua

机构 * ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； NUS（新加坡国立大学） ； UMD（马里兰大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出DanceOPD框架，通过将每个样本路由到能力场并查询低噪声学生诱导状态，用速度MSE损失训练流匹配模型，实现文本到图像、局部编辑和全局编辑的多能力组合，提升目标能力同时保持生成质量。

Comments Technical Report; 42 pages, 14 figures, 9 tables; Project Page at this https URL (https://danceopd.github.io/) GitHub Repo at this https URL (https://github.com/worldbench/DanceOPD)