University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

A Unified Hierarchical Multi-Task Multi-Fidelity Framework for Data-Efficient Surrogate Modeling in Manufacturing

一种统一的分层多任务多保真框架用于制造中的数据高效代理建模

Manan Mehta, Zhiqiao Dong, Yuhang Yang, Chenhui Shao

机构 * Department of Mechanical Science and Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校机械科学与工程系） ； Department of Mechanical Engineering, University of Michigan（密歇根大学机械工程系） 纠错

AI总结 本文提出一种统一的分层多任务多保真框架，通过联合学习任务间相似性和保真依赖数据特征，提升制造中代理建模的预测精度。

TaSR-RAG: Taxonomy-guided Structured Reasoning for Retrieval-Augmented Generation

TaSR-RAG：基于分类的结构化推理用于检索增强生成

Jiashuo Sun, Yixuan Xie, Jimeng Shi, Shaowen Wang, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 TaSR-RAG通过基于分类的结构化推理框架，提升检索增强生成任务的证据选择精度和推理质量。

Comments 14 pages, 7 tables, 5 figures

TRIP-Bag: A Portable Teleoperation System for Plug-and-Play Robotic Arms and Leaders

TRIP-Bag：一种便携式遥控系统，用于即插即用的机械臂和领导者

Noboru Myers, Sankalp Yamsani, Obin Kwon, Joohyung Kim

机构 * KIMLAB (Kinetic Intelligent Machine LAB), University of Illinois Urbana-Champaign（KIM实验室（动能智能机器实验室），伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 TRIP-Bag是一种便携式遥控系统，能够快速收集高保真操纵数据，适用于各种环境和非专家用户。

MM-Zero: Self-Evolving Multi-Model Vision Language Models From Zero Data

MM-Zero: 从零数据自我进化多模型视觉语言模型

Zongxia Li, Hongyang Du, Chengsong Huang, Xiyang Wu, Lantao Yu, Yicheng He, Jing Xie, Xiaomin Wu, Zhichao Liu, Jiarui Zhang, Fuxiao Liu

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Brown University（布朗大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Adobe ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； NVIDIA 纠错

AI总结 MM-Zero通过多角色框架实现VLM零数据自我进化，提升多模态推理性能。