University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Detecting Transportation Mode Using Dense Smartphone GPS Trajectories and Transformer Models

基于密集智能手机GPS轨迹和Transformer模型的交通模式检测

Yuandong Zhang, Othmane Echchabi, Tianshu Feng, Wenyi Zhang, Hsuai-Kai Liao, Charles Chang

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Duke Kunshan University（杜克昆山大学） 纠错

AI总结 本文提出SpeedTransformer模型，利用速度输入从密集GPS轨迹中检测交通模式，实验表明其优于传统深度学习模型，并在不同地理区域表现出良好的迁移学习能力。

Comments Accepted for publication in the International Journal of Geographical Information Science, February 2026. This is the accepted manuscript. The final version of record will appear in IJGIS (Taylor and Francis)

Journal ref International Journal of Geographical Information Science (2026)

Catching rationalization in the act: detecting motivated reasoning before and after CoT via activation probing

在行动中捕捉理性化：通过激活探测检测推理前后的动机推理

Parsa Mirtaheri, Mikhail Belkin

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 研究通过激活探测检测LLM在Cot中的动机推理现象，证明内部表示比CoT监控更可靠，且预生成探测能早期发现动机行为。

SoilX: Calibration-Free Comprehensive Soil Sensing through Contrastive Cross-Component Learning

SoilX：通过对比跨组件学习实现无需校准的综合土壤传感

Kang Yang, Yuanlin Yang, Yuning Chen, Sikai Yang, Xinyu Zhang, Wan Du

机构 * University of California, Merced（加州大学梅尔塞德分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 SoilX通过对比跨组件学习实现无需校准的综合土壤传感，有效分离跨组件干扰，提升土壤水分和养分的测量精度。