University of Southern California（南加州大学）

SkillCenter: A Large-Scale Source-Grounded Skill Library for Autonomous AI Agents

SkillCenter：用于自主人工智能代理的大规模源基础技能库

Tianming Sha, Yue Zhao, Lichao Sun, Yushun Dong

机构 * Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Lehigh University（里海大学） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

AI总结 研究针对自主AI代理缺乏扎实操作知识的问题，构建SkillCenter技能库，通过多源获取等端到端框架，集成大量源基础和社区技能，实现技能可追溯，以保障代理输出的正确性、安全性和可维护性。

Comments 44 pages, 5 figures. Code: https://github.com/LabRAI/SkillCenter ; Data: https://huggingface.co/datasets/Tommysha/skillcenter-bundles

A Gold-Standard Study of What Makes a Lightweight Game-Playing Agent Strong

关于使轻量级博弈代理强大的因素的金标准研究

Nima Kelidari, Mohammadsaeed Haghi, Mahdi Salmani

机构 * University of Southern California（美国南加州大学） 纠错

AI总结 研究不完美信息纸牌游戏中使轻量级博弈代理强大的因素，构建专家代理作标准，经超百次运行确定有效因素，添加基线并应用于另一游戏，得出通用方法可训练有竞争力代理且无需专家训练。

Comments 9 pages, 5 figures, 3 tables. Code and models: https://github.com/Nikelroid/adversarial-coevolution

Vision Non-Causal Trapezoidal Mamba: Eliminating Directional Scanning in Vision SSMs with Second-Order Dynamics

视觉非因果梯形曼巴：在具有二阶动力学的视觉状态空间模型中消除定向扫描

Anvitha Ramachandran, Dhruv Parikh, Haoyang Fan, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； DEVCOM Army Research Office（国防高级研究计划局陆军研究办公室） 纠错

AI总结 研究针对视觉状态空间模型中定向扫描的问题，提出非因果梯形曼巴模型，通过二阶非因果建模使图像令牌单步交互，消除定向扫描，提升性能，在多视觉任务中优于其他模型。

Comments Technical Report

Feynman Kac Reweighted Schrödinger Bridge Matching for Surface-Based Tau PET Harmonization

基于Feynman Kac重加权薛定谔桥匹配的皮层表面Tau PET标准化

Jianwei Zhang, Xinyu Nie, Jiaxin Yue, Yonggang Shi

机构 * Stevens Neuroimaging and Informatics Institute, University of Southern California（斯蒂文斯神经影像与信息学研究所，南加州大学） ； Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering of Viterbi School of Engineering, University of Southern California（明希德电气与计算机工程系，维特比工程学院，南加州大学） ； Alfred E. Mann Department of Biomedical Engineering of Viterbi School of Engineering, University of Southern California（阿尔弗雷德·E·曼生物医学工程系，维特比工程学院，南加州大学） 纠错

AI总结 提出Feynman Kac重加权薛定谔桥匹配（FKRSBM）模型，通过熵正则化最优传输实现源域与目标域间的随机传输，结合子群感知端点提议和球面卷积骨干网络，在Tau PET SUVR图上实现优于现有方法的分布对齐和下游疾病分类。