University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Medical SAM3: A Foundation Model for Universal Prompt-Driven Medical Image Segmentation

医学SAM3：一种通用提示驱动的医学图像分割基础模型

Chongcong Jiang, Tianxingjian Ding, Chuhan Song, Jiachen Tu, Ziyang Yan, Yihua Shao, Zhenyi Wang, Yuzhang Shang, Tianyu Han, Yu Tian

机构 * University of Central Florida, Orlando, USA（佛罗里达大学） ； University College London, London, UK（伦敦大学学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign, Champaign, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Trento, Trento, Italy（特伦托大学） ； The Hong Kong Polytechnic University, China（香港理工大学） ； University of Pennsylvania, Philadelphia, USA（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 Medical SAM3通过微调SAM3模型，提升医学图像分割的通用提示驱动能力，解决领域偏移和复杂结构推理问题。

A Concise Agent is Less Expert: Revealing Side Effects of Using Style Features on Conversational Agents

简洁的代理不如专家：使用风格特征于对话代理时揭示副作用

Young-Min Cho, Yuan Yuan, Sharath Chandra Guntuku, Lyle Ungar

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 研究揭示了在对话代理中使用风格特征时的副作用，指出不同风格特征之间存在深度交织，传统方法难以有效控制，需更原理化的多目标引导策略。