医学 AI

Mammo-FM: Breast-specific foundational model for Integrated Mammographic Diagnosis, Prognosis, and Reporting

Mammo-FM：乳腺专用基础模型用于整合乳腺X线诊断、预后和报告

Shantanu Ghosh, Vedant Parthesh Joshi, Rayan Syed, Param Budhraja, Aya Kassem, Katelyn C. Morrison, Alex Tang, Ho Cheung Aiden Wong, Abhishek Varshney, Payel Basak, Weicheng Dai, Judy Wawira Gichoya, Hari M. Trivedi, Imon Banerjee, Shyam Visweswaran, Clare B. Poynton, Kayhan Batmanghelich

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Boston University（波士顿大学电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science, Boston University（波士顿大学计算机科学系） ； Data Science, Analytics and Engineering, Arizona State University（亚利桑那州立大学数据科学与工程） ； Center for Regenerative Medicine, Boston University Medical Campus（波士顿大学医学校区再生医学中心） ； Department of Radiology, Emory University（埃默里大学放射科） ； Department of Radiology, Mayo Clinic（梅奥诊所放射科） ； Chobanian & Avedisian School of Medicine, Boston, MA, USA（波士顿大学医学学院） ； Department of Biomedical Informatics, University of Pittsburgh（匹兹堡大学生物医学信息学系） ； Department of Computer Science, Dartmouth College（达特茅斯学院计算机科学系） ； Human-Computer Interaction, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学人机交互） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Mammo-FM是首个针对乳腺X线的专用基础模型，基于最大且多样化的数据集预训练，用于统一的乳腺影像核心临床任务，包括癌症诊断、病理定位、结构化报告生成和癌症风险预后。

Multi-Level Temporal Graph Networks with Local-Global Fusion for Industrial Fault Diagnosis

多级时序图网络与局部-全局融合用于工业故障诊断

Bibek Aryal, Gift Modekwe, Qiugang Lu

机构 * Department of Chemical Engineering, Texas Tech University（德克萨斯理工大学化学工程系） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种多级时序图网络，通过局部-全局特征融合提升工业故障诊断性能，实验表明其在复杂故障场景中表现优于基线方法。

StepFly: Agentic Troubleshooting Guide Automation for Incident Diagnosis

StepFly: 用于事件诊断的代理自动化故障排查指南

Jiayi Mao, Liqun Li, Yanjie Gao, Zegang Peng, Shilin He, Chaoyun Zhang, Si Qin, Samia Khalid, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Sitaram Lanka, Dongmei Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft（微软） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 StepFly通过三阶段框架实现故障排查指南自动化，提升TSG质量并支持并行执行，实测在GPT-4.1上达到94%的成功率。

Diagnosable ColBERT: Debugging Late-Interaction Retrieval Models Using a Learned Latent Space as Reference

可诊断的ColBERT：利用学习的潜在空间作为参考来调试后期交互检索模型

François Remy

机构 * Parallia AI 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；biomedical(abstract)

AI总结 本文提出Diagnosable ColBERT，通过将ColBERT的词嵌入对齐到基于临床知识的参考潜在空间，以更直接地诊断模型错误并指导数据整理。

When Can We Trust Deep Neural Networks? Towards Reliable Industrial Deployment with an Interpretability Guide

当我们可以信任深度神经网络？迈向可靠工业部署的可解释性指南

Hang-Cheng Dong, Yuhao Jiang, Yibo Jiao, Lu Zou, Kai Zheng, Bingguo Liu, Dong Ye, Guodong Liu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种基于事后解释的指标，用于检测二分类缺陷检测网络中的假阴性，通过计算类别特定判别热图与类别无关热图的交并比差异作为可靠性评分，并引入对抗增强方法以放大差异，实验证明该方法能有效识别假阴性，尽管牺牲了真阴性率。

LogosKG: Hardware-Optimized Scalable and Interpretable Knowledge Graph Retrieval

LogosKG：硬件优化的可扩展且可解释的知识图谱检索

He Cheng, Yifu Wu, Saksham Khatwani, Maya Kruse, Dmitriy Dligach, Timothy A. Miller, Majid Afshar, Yanjun Gao

机构 * LARK Lab, University of Colorado Anschutz（洛克拉克实验室，科罗拉多大学安施图茨分校） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波德分校） ； Loyola University Chicago（芝加哥洛克拉克大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：biomedical(abstract)

AI总结 LogosKG通过符号知识图谱和硬件高效操作实现大规模知识图谱的多跳检索，提升效率与可解释性，展示出在生物医学知识与大语言模型推理对齐分析中的应用价值。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main Conference. 9 pages

Structural Verification for Reliable EDA Code Generation without Tool-in-the-Loop Debugging

结构验证用于无需工具在回路调试的可靠EDA代码生成

Dinithi Jayasuriya, Aravind Saravanan, Nilesh Ahuja, Amanda Rios, Amit Trivedi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出通过强制执行结构正确性来提高EDA代码生成的可靠性与效率，采用结构依赖图作为显式执行合同，并通过验证引导合成框架进行图条件检索、约束生成和分阶段预执行验证，从而在单步和多步任务中显著提升通过率。

RIFT: A RubrIc Failure Mode Taxonomy and Automated Diagnostics

RIFT：一种基于Rubric的故障模式分类和自动诊断

Zhengyang Qi, Charles Dickens, Derek Pham, Amanda Dsouza, Armin Parchami, Frederic Sala, Paroma Varma

机构 * Snorkel AI ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出RIFT框架，通过系统化分类rubric的故障模式，提升评估的可靠性与有效性，通过人类标注和自动指标验证了其一致性与实用性。