Fudan University（复旦大学）

FACET: Preserving Source Intent and Executable State in Terminal Task Synthesis

FACET：在终端任务合成中保留源意图与可执行状态

Kou Shi, Zun Wang, Qisheng Su, Shiting Huang, Ziao Zhang, Zhen Fang, Qingnan Ren, Jin Liu, Yu Zeng, Yiming Zhao, Lin Chen, Zehui Chen, Feng Zhao

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 FACET是保留源意图与可执行状态的终端任务合成框架，可生成高质量任务并提升Terminal-Bench 2.1上的智能体微调性能，为任务合成提供关键原则。

Comments https://stokou.github.io/FACET-Terminal/

MorphoGP: A Nonparametric Framework for Predicting Equilibrium Beach Profiles Under Tidal Influence

MorphoGP：一种用于预测潮汐影响下平衡海滩剖面的非参数框架

Xi Wu, Yanqing Wei, Hang Yin, Pengze Li, Hongshuai Qi, Xi Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Academy of AI for Science (SAIS)（上海人工智能科学研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Third Institute of Oceanography, Ministry of Natural Resources（自然资源部第三海洋研究所） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 本研究提出MorphoGP框架，通过ContourCluster模型分类潮汐海滩形态，结合高斯过程专家与门控网络预测平衡海滩剖面，在中国沿海180余个海滩数据上使测试RMSE降约59.3%，为海岸管理提供数据驱动工具。

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