Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

TI$^2$PS: A Topology-Informed Inverse Design Framework for Stochastic Multicellular Pattern Formation

TI²PS：面向随机多细胞模式形成的拓扑感知逆向设计框架

Kenji Komiya, Andrew Kailiang Jin, Ryo Nishikimi, Kunio Kashino

机构 * NTT, Inc.（NTT公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本研究提出TI²PS框架，整合贝蒂向量与逆向代理建模，以斑马鱼色素模式为验证对象，仅用10%训练数据即优于全数据训练的PointNet++，实现多细胞ABBM参数的高效准确估计。

Comments 13 pages, 5 figures

AcCoRD: Evaluating User-Agent Collaboration Under Realistic User Preference Dynamics

AcCoRD：评估现实用户偏好动态下的用户-智能体协作

Tejas Srinivasan, Shikib Mehri, Nandita Shankar Naik, Anirban Das, William M. Campbell, Jesse Thomason

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Contextual AI（Contextual AI公司） ； Capital One（第一资本金融公司） ； Georgia Tech University（佐治亚理工大学） 纠错

AI总结 研究针对现有用户-智能体协作基准无法捕捉偏好动态的问题，推出AcCoRD基准，评估前沿LLM处理偏好动态的能力，发现模型难应对交互中出现/演变的偏好，仅提示无法实现所需不确定性识别。