医学 AI

MammoExpert: Benchmarking Chain-of-Thought Reasoning in Mammography Diagnosis

MammoExpert：乳腺X线诊断中的思维链推理基准测试

Di Dai, Bo Liu, Youcheng Li, Haojun Yu, Zhouhang Bian, Quanlin Wu, Dong Wang, Sichen Meng, Hongye Xuan, Zijie Lan, Shenda Hong, Liwei Wang

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineer, Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Yizhun co. ltd（医准有限公司） ； International School, Beijing University of Post and Telecommunications（北京邮电大学国际学院） ； School of Public Health, University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校公共卫生学院） ； Future Technology College, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学未来技术学院） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出首个包含思维链推理标注的乳腺X线数据集MammoExpert，覆盖2379张图像和67种病理亚型，通过三阶段推理提升病灶分类准确率，在多个数据集上验证了有效性。

Comments KDD 2026

Using Phonological-Level Wav2Vec2 for Mandarin Automatic Mispronunciation Detection and Diagnosis

使用音系级Wav2Vec2进行普通话自动发音错误检测与诊断

Jinghao Chen, Mostafa Shahin, Beena Ahmed

机构 * School of Electrical Engineering and Telecommunications（电气工程与电信学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出基于音系特征的MDD框架，在Wav2Vec2 CTC架构中联合建模音段和声调属性，相比纯音素基线系统，误接受率降低10.1%，诊断错误率降低23.6%。

Comments Accepted to Interspeech 2026. Camera-ready version

EBench: Elemental Diagnosis of Generalist Mobile Manipulation Policies

EBench: 通用移动操作策略的要素诊断

Ning Gao, Jinliang Zheng, Xing Gao, Haoxiang Ma, Hanqing Wang, Yukai Wang, Jiantong Chen, Zanxin Chen, Shujie Zhang, Mingda Jia, Xuekun Jiang, Zihou Zhu, Xinyu Li, Shuai Wang, Hao Li, Wenzhe Cai, Yuqiang Yang, Xudong Xu, Zhaoyang Lyu, Yao Mu, Tai Wang, Jiangmiao Pang, Jia Zeng, Weinan Zhang, Chunhua Shen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 提出EBench基准，从5个能力和4个泛化维度诊断通用移动操作模型，揭示不同模型在成功率相近时能力差异显著。

Still Not Quite There! Evaluating Large Language Models for Comorbid Mental Health Diagnosis

仍未完全到位！评估大型语言模型用于共病心理健康诊断

Amey Hengle, Atharva Kulkarni, Shantanu Patankar, Madhumitha Chandrasekaran, Sneha D'Silva, Jemima Jacob, Rashmi Gupta

机构 * University of Southern California（美国南加州大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Sion Hospital（Sion医院） ； Clinical Psychotherapist（临床心理治疗师） ； Sophia College for Women（Sophia女子学院） ； Indian Institute of Technology Bombay（印度班加罗尔理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 本文提出ANGLES基准，用于从社交媒体帖子中分类抑郁症和焦虑共病，通过多标签分类提升诊断准确性，评估了从Mental-BERT到GPT-4等多种模型的性能，发现GPT-4表现最佳但F1分数仍低于72%。

Comments 24 Pages

Dementia-Agents: A Multi-Modal Multi-Agent System for Dementia Staging and Phenotyping

Dementia-Agents：用于痴呆分期和表型分析的多模态多智能体系统

Yaling Shen, Maja Christensen, Yiwen Jiang, Jenna Dennison, David Darby, Amy Brodtmann, Zongyuan Ge

机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Eastern Health（东部健康） ； Lived Experience Advisor（生活经验顾问） 纠错

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

AI总结 提出Dementia-Agents多智能体框架，通过数据翻译、专家预测和协调聚合三步流程，在真实临床队列中实现优于单一MLLM和先前多智能体系统的痴呆综合征级分期与表型分析。

Comments 8 pages

3D Vessel Reconstruction from Sparse-View Dynamic DSA Images via Vessel Probability Guided Attenuation Learning

基于血管概率引导衰减学习的稀疏视角动态DSA图像三维血管重建

Zhentao Liu, Huangxuan Zhao, Wenhui Qin, Zhenghong Zhou, Xinggang Wang, Wenping Wang, Xiaochun Lai, Chuansheng Zheng, Dinggang Shen, Zhiming Cui

机构 * School of Biomedical Engineering \& State Key Laboratory of Advanced Medical Materials ； Devices, ShanghaiTech University, Shanghai, China ； National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China ； School of Electronic Information ； Communications, Huazhong University of Science ； Department of Computer Science \& Engineering, Texas A\&M University, USA 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV；medical image(comments)

AI总结 提出血管概率引导衰减学习框架，通过静态与动态衰减场互补加权实现稀疏视角DSA重建，降低辐射剂量，并采用渐进训练和时间扰动损失提升质量。

Comments Accepted by Medical Image Analysis (MedIA), 2026; code: https://github.com/ShanghaiTech-IMPACT/VPAL

IViT: A Novel Interpretable Visual Transformer for Skin Disease Detection

IViT: 一种用于皮肤病检测的新型可解释视觉Transformer

Haibiao Li, Di Lin, Xue Jiang, Weiwei Wu, Yanxi Li, Yugang Chi

机构 * Chongqing Health Center for Women and Children（重庆妇女儿童健康中心） 纠错

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

AI总结 提出一种受二次规划约束的可解释视觉Transformer（IViT），通过预训练迁移学习适应小样本特征提取，并构建离散QP特征选择框架筛选符合临床诊断逻辑的判别性特征，在保持分类性能的同时降低特征冗余29.5%，实现准确率93.80%与可解释性的平衡。

NeoJaundice-AI: Smartphone-Based Neonatal Jaundice Detection Using Dual-Input Deep Learning and Synthetic Augmentation

NeoJaundice-AI: 基于智能手机的新生儿黄疸检测，采用双输入深度学习与合成增强

Rahul Patel, Nirjala Jarpula

机构 * Indian Institute of Information Technology Surat（印度信息技术学院苏拉特分校） 纠错

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

AI总结 提出NeoJaundice-AI系统，通过双分支EfficientNet-B0处理皮肤和巩膜图像，融合手工YCbCr颜色特征，实现四类严重度分类和胆红素回归，采用合成黄疸生成和肤色归一化，在印度新生儿数据集上达到91.8%准确率。

Comments 7 pages, 10 figures, 8 tables. IEEE conference format

Unlocking In-Context Learning in Audio-Language Models from Decentralized Medical Audio

从分散的医疗音频中解锁音频-语言模型的上下文学习

Ran Piao, Tsai-Ning Wang, Martijn den Dekker, Linda Moonen, Hareld Kemps, Yuan Lu, Aaqib Saeed

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Erasmus MC（伊拉斯姆斯医学中心） ； Rijnstate Hospital（莱茵州医院） 纠错

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

AI总结 提出联邦自上下文学习（FSC）框架，通过无监督聚类构建伪标签片段，结合渐进式三阶段流水线，在联邦医院客户端实现少样本临床音频诊断，准确率达71.6%。

GRADE: Graph Representation of LLM Agent Dependency and Execution

GRADE: LLM智能体依赖与执行的图表示

Yue Zhao

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

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

AI总结 提出GRADE，将LLM智能体的运行建模为具有执行边和依赖边的图，依赖边通过分级推断，在多个数据集上优于运行规模指标，并可用于故障定位。

Comments 18 pages, 5 figures, 8 tables. Code: https://github.com/yzhao062/grade

Training-Free Semantic Correction for Autoregressive Visual Models

自回归视觉模型的免训练语义校正

Junhao Chen, Chanyu Zhu, Zheqi Lv, Keting Yin, Shengyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 提出Gazer框架，通过多模态大语言模型反馈在自回归视觉模型采样循环中进行语义诊断与校正，无需额外训练即可提升语义对齐和组合准确性。

Predicting High-Risk Colorectal Polyps in African Americans Using Pre-Colonoscopy Clinical Features: Machine Learning Model Development and Temporal Validation

利用结肠镜检查前临床特征预测非裔美国人的高危结直肠息肉：机器学习模型开发与时间验证

Basheer Qolomany, Mrinalini Deverapall, Adeyinka Laiyemo, Zaki Sherif, Mori Yuichi, Omer Ahmed, Hassan Brim, Hassan Ashktorab

机构 * Howard University College of Medicine（霍华德大学医学院） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； University College London Hospital（伦敦大学学院医院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究利用非侵入性、结肠镜检查前的临床特征，开发并外部验证了机器学习模型，以预测非裔美国人队列中的高危结直肠息肉，旨在优化资源分配并促进公平的风险分层。

KS-Net: Multi-layer network model for determining the rotor type from motor parameters in interior PMSMs

KS-Net：用于根据电机参数确定内永磁同步电机转子类型的多层网络模型

Kivanc Dogan, Ahmet Orhan

机构 * Graduate School of Natural and Applied Sciences, Electrical and Electronic Engineering, Firat University（费拉特大学自然与应用科学研究生学院，电气与电子工程系） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Firat University（费拉特大学工程学院电气与电子工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出KS-Net模型，通过机器学习方法基于电磁参数分类IPMSM转子类型，验证了其在精度和效率上优于传统FEM方法。

Comments This study was presented at the 3rd International Conference on Advances and Innovations in Engineering (ICAIE) and published in the conference proceedings

Libretto: Giving LLM Agents a Sense of Musical Structure

Libretto：赋予LLM智能体音乐结构感

Yichen Xu

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出Libretto框架，通过LLM原生语法（显式起始槽、声部、小节组织）和基于语料库的统计评估（节奏、和声、旋律等），实现符号音乐的生成、诊断与迭代自修正，将符号音乐转化为可测量、可编辑的对象。

Hypothesis-Driven Skill Optimization for LLM Agents

假设驱动的技能优化用于LLM智能体

Fangxin Shang, Yehui Yang

机构 * AI Lab, Qifu Technology（奇富科技人工智能实验室） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出HDSO框架，通过可证伪假设与验证机制从稀疏轨迹中提取可靠技能，无需训练，在ALFWorld上提升平均成功率6.9-7.1个百分点。

Framing the 5% Problem: Teachers' Perspectives on Persistence in Educational Technology

框定5%问题：教师对教育技术中持久性的看法

Conrad Borchers

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 通过参与式设计研讨会，识别教师对K-12数学平台低持续使用（5%问题）的四个维度，强调诊断和及时教学响应优于聚合使用指标。

Comments To appear in the EC-TEL 2026 proceedings

TraceView: Interactive Visualization of Agentic Program Repair Trajectories

TraceView: 智能体程序修复轨迹的交互式可视化

Amirali Sajadi, Tu Nguyen, Kimmie Huynh, Esteban Parra, Preetha Chatterjee

机构 * Belmont University（贝尔蒙特大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出TraceView工具，通过交互式可视化和语义关系标注，帮助开发者诊断LLM-based自动程序修复代理的失败原因，支持轨迹扫描与理解。

AgentCAT: Simulating Computerized Adaptive Testing via Multi-Agent Large Language Models

AgentCAT：通过多智能体大语言模型模拟计算机自适应测试

Weiyuan Zhou, Haiping Ma, Xiaoshan Yu, Changqian Wang, Shangshang Yang, Xingyi Zhang

机构 * Institute for Clarity in Documentation（文档清晰度研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（法国国家信息与自动化研究所巴黎-罗康库尔中心） ； Rajiv Gandhi University（拉吉夫·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕默研究实验室） ； State Key Laboratory of Opto-Electronic Information Acquisition and Protection Technology, Institute of Physical Science and Information Technology, Anhui University（光电信息获取与防护技术国家重点实验室，物理科学与信息技术学院，安徽大学） ； School of Artificial Intelligence, Anhui University（安徽大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China, the Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学，人工智能研究院，合肥综合性国家科学中心） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出基于大语言模型的多智能体仿真系统AgentCAT，通过考生、选题和监督三个模块模拟动态测试过程，实现能力估计与选题策略的平衡，在真实数据集上验证了有效性。

Answer Engineering: Local Trajectory Editing for Protocol-Constrained Decision Making in Large Language Models

答案工程：面向大语言模型中协议约束决策的局部轨迹编辑

Victor Lavrenko, Anastasiia Molodnitskaia

机构 * PeaceTech VC ； Rambam Health Care Campus（拉姆巴姆医疗中心） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出答案工程方法，通过在自回归生成时对推理轨迹进行局部规则引导编辑，无需重训练或全局搜索，在突发性感觉神经性听力损失临床基准上将平衡准确率从42.0%提升至80.7%。

Comments 31 pages, 6 figures. Code and data: https://github.com/victorlavrenko/answer-engineering

A Topology-Aware, Memory-Centric Architecture that Separates Root-Cause Derivation from Root-Cause Explanation

一种拓扑感知、以记忆为中心的架构，将根本原因推导与根本原因解释分离

Momil Seedat

机构 * Independent Research Prototype（独立研究原型） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出OPS CORTEX多智能体原型，通过四层操作记忆分离根本原因推导（基于依赖图与阈值时序）与解释（LLM），解决微服务故障诊断中上下文丢失问题。

How Much Coordination Gain Is Real? A Paired Noise-Floor Protocol for Multi-Agent LLM Benchmarks

真正的协调增益有多大？多智能体LLM基准测试的配对噪声底线协议

Alibek T Kaliyev, Artem Maryanskyy

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对多智能体LLM协调基准测试中微小增量不可靠的问题，提出配对噪声底线协议，通过配置等价对比发现典型效应量低于观测噪声包络，并定义协调活跃pass^k作为最低报告标准。

Comments 11 pages, 4 figures

LLM-assisted gNB Parameter Configuration for Radio Access Network

LLM辅助的无线接入网gNB参数配置

Yao-Cong Dong, Maria Amparo Canaveras Galdon, Ari Uskudar, Kuntal Chowdhury, Edwin K. P. Chong, Ray-Guang Cheng

机构 * Dept. of Electronic and Computer Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taiwan（电子与计算机工程系，台湾科技大学） ； NVIDIA, USA（NVIDIA公司） ； Colorado State University, USA（科罗拉多州立大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出LLM辅助框架，通过合成数据生成和微调，自动从错误日志中生成正确的gNB参数配置，在OAI测试中准确率达92.7%。

Adaptive and Efficient Learning with Blockwise Missing and Semi-Supervised Data

块状缺失与半监督数据下的自适应高效学习

Yiming Li, Ruoyu Wang, Ying Wei, Molei Liu

专题命中 诊断辅助 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出DEFUSE方法，通过数据自适应和分布偏移调整，融合块状缺失和半监督数据，实现高效估计并避免偏差，同时开发筛选方法排除不匹配数据源。

Democratizing and accelerating AI-driven pathology research through agentic intelligence

通过智能体智能实现AI驱动病理学研究的民主化与加速

Jiabo Ma, Cheng Jin, Yihui Wang, Hao Jiang, Ling Liang, Yingxue Xu, Junlin Hou, Zhengrui Guo, Zhengyu Zhang, Yifei Xia, Hongyi Wang, Fengtao Zhou, Zhe Xu, Huajun Zhou, Jiarui Ouyang, Qian Zeng, On Ki Tang, Eunhyang Park, Carolyn Glass, Ronald Cheong Kin Chan, Li Liang, Hao Chen

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； Nanfang Hospital（南方医院） ； Guangdong Province Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology（广东省分子肿瘤病理重点实验室） ； Jinfeng Laboratory（金凤实验室） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；biomedical(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PathLab框架，通过结构化组合领域技能和工具，将自然语言研究目标转化为可执行的计算病理学工作流，在12个数据集上达到与专家实现相当的性能，并显著降低编程门槛。

Comments 29 pages, 4 figures

Predicting Immune Biomarkers with MultiModal Mixture-of-Expert Pathology Foundation Models Empowers Precision Oncology

使用多模态混合专家病理基础模型预测免疫生物标志物，赋能精准肿瘤学

Tianyu Liu, Ziqing Wang, Zhaokang Liang, Tong Ding, Peter Humphrey, Lorraine Colón-Cartagena, Emily Ling-Lin Pai, Kenneth Tou En Chang, Mohamed Kahila, Jonathan Chong Kai Liew, Tinglin Huang, Rex Ying, Kaize Ding, Faisal Mahmood, Wengong Jin

机构 * Program of Computational Biology and Bioinforamtics, Yale University（耶鲁大学计算生物学与生物信息学项目） ； Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院与哈佛大学博德研究所） ； Department of Statistics and Data Science, Northwestern University（西北大学统计与数据科学系） ； Department of Computer Science, Northeastern University（东北大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, Harvard University（哈佛大学计算机科学系） ； Department of Pathology, Yale University（耶鲁大学病理学系） ； Department of Anatomic Pathology and Laboratory Medicine, Hospital of the University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学医院解剖病理学与检验医学系） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校病理学与检验医学系） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, KK Women’s and Children’s Hospital（竹脚妇幼医院病理学与检验医学系） ； Department of Biostatistics, Epidemiology and Informatics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学、流行病学与信息学系） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MixTIME多模态基础模型，采用混合专家架构整合不同模态的病理基础模型，从HE全切片图像预测多重免疫荧光蛋白表达，在17个蛋白标记物上达到最优性能，并增强空间域识别、生存预测等下游任务。

Comments 5 figures

MOOZY: A Patient-First Foundation Model for Computational Pathology

MOOZY: 一种以患者为先的计算病理学基础模型

Yousef Kotp, Vincent Quoc-Huy Trinh, Christopher Pal, Mahdi S. Hosseini

机构 * CSSE, Concordia University, Montr\' e al, Canada Mila -- Qu\' e bec AI Institute, Montr\' e al, Canada CHUM, Universit\' e de Montr\' e al, Montr\' e al, Canada IRIC, Universit\' e de Montr\' e al, Montr\' e al, Canada Universit\' e de Montr\' e al, Montr\' e al, Canada Canada CIFAR Chair, Polytechnique Montr\' e al, Montr\' e al, Canada Dept.\ of Pathology, McGill University, Montr\' e al, Canada 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出以患者为基本单位的病理基础模型MOOZY，通过病例变换器建模同一患者多张切片依赖，结合多阶段自监督与低成本任务监督，在16个保留任务上优于PRISM。

Hierarchical Perfusion Graphs for Tumor Heterogeneity Modeling in Glioma Molecular Subtyping

分层灌注图谱用于胶质瘤分子分型中的肿瘤异质性建模

Han Jang, Junhyeok Lee, Heeseong Eum, Joon Jang, Yoseob Han, Seung Hong Choi, Kyu Sung Choi

机构 * Interdisciplinary Program in Bioengineering, Seoul National University, Seoul, South Korea（生物工程跨学科项目，首尔国立大学，首尔，韩国） ； Interdisciplinary Program in Cancer Biology, Seoul National University College of Medicine, Seoul, South Korea（癌症生物学跨学科项目，首尔国立大学医学院，首尔，韩国） ； Dept. of Biomedical Sciences, Seoul National University, Seoul, South Korea（生物医学科学系，首尔国立大学，首尔，韩国） ； Dept. of Electronic Engineering, Soongsil University, Seoul, South Korea（电子工程系，顺世大学，首尔，韩国） ； Dept. of Radiology, Seoul National University Hospital, Seoul, South Korea（放射科，首尔国立大学医院，首尔，韩国） ； Dept. of Radiology, Seoul National University College of Medicine, Seoul, South Korea（放射科，首尔国立大学医学院，首尔，韩国） ； Healthcare AI Research Institute, Seoul National University Hospital, Seoul, South Korea（医疗人工智能研究院，首尔国立大学医院，首尔，韩国） 纠错

专题命中 病理影像 ：MRI(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出HiPerfGNN框架，通过学习灌注动态数据构建分层图谱，用于胶质瘤分子分型，实现了高准确率的分子亚型预测。

Comments 11 pages, 2 figures, 2 tables

Escaping the Variance Trap: Jacobian-Free Dynamics for Root-Finding Bilevel Optimization

逃离方差陷阱：用于求根双层优化的无雅可比动力学

Zhiyu Li, Xi Xuan, Davide Carbone

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Laboratoire de Physique de l’École Normale Supérieure, Université PSL, CNRS, Sorbonne Université, Université de Paris（巴黎高等师范学院物理实验室，PSL大学，法国国家科学研究中心，索邦大学，巴黎大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出求根双层优化（RF-BO）框架，采用无雅可比的两时间尺度随机逼近（TTSA）方法，避免方差放大，并提供非渐近收敛保证，在多个任务中显著优于基线。

Deviance from a pink noise regime in the temporal organization of semantic relations in psychosis

精神病语义关系时间组织中粉红噪声模式的偏离

Paola Moreno Ancalmo, Emre Bora, Rieke Roxanne Mülfarth, Svenja Seuffert, Tilo Kircher, Frederike Stein, Philipp Homan, Wolfram Hinzen

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 通过去趋势波动分析（DFA）量化BERT导出的余弦相似度时间序列，发现精神病患者语义波动中存在异常强的长程时间相关性，表明语言时间组织偏离粉红噪声。

Scalable Training of Spatially Grounded 2D Vision-Language Models for Radiology

面向放射学的空间定位2D视觉-语言模型的可扩展训练

Yusuf Salcan, Simon Ging, Robin Tibor Schirrmeister, Philipp Arnold, Elmar Kotter, Behzad Bozorgtabar, Thomas Brox

机构 * Computer Vision Group, University of Freiburg, Germany（德国弗莱堡大学计算机视觉组） ； Department of Radiology, Medical Center -- University of Freiburg, Germany（德国弗莱堡大学医学中心放射科） ； CRIION-AI Lab, Freiburg, Germany（德国弗莱堡CRIION-AI实验室） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：radiology(title,abstract)；CT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 提出RefRad2D大规模双语数据集，通过LLM和自动分割生成空间定位数据，训练RadGrounder模型联合完成报告生成、VQA和空间定位，在外部基准上取得竞争性结果。

Comments Accepted for MICCAI 2026. First two authors: equal contribution. Last two authors: equal supervision