医学 AI

E-MRL: Cross-view Aligned Evidence-driven Multimodal Reinforcement Learning for Reliable 3D Tumor Analysis

E-MRL: 跨视图对齐的证据驱动多模态强化学习用于可靠的3D肿瘤分析

Sijing Li, Zhongwei Qiu, Zhuoya Wang, Boxiang Yun, Zhenyu Yi, Jianwei Xu, Wenqiao Zhang, Yingda Xia, Ling Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） ； Hupan Lab（华平实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：CT(summary_cn,abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 提出跨视图对齐的证据驱动多模态强化学习框架E-MRL，通过将生成过程建模为“诊断-定位-验证”的马尔可夫决策过程，并引入跨视图一致性奖励，减少视觉幻觉并提升3D CT肿瘤诊断准确性。

Comments 9 pages, 2 figures

Revealing Training Data Exposure in Vision Language Large Models via Parameter Gradients

揭示视觉语言大模型中的训练数据暴露：基于参数梯度的方法

Zhihao Zhu, Hongyi Tang, Yi Yang, Ahmed Abbasi

机构 * Department of Information Systems, Business Statistics and Operations Management (ISOM), Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China（信息系统、商业统计与运营管理系（ISOM），香港科技大学，香港，中国） ； Department of IT, Analytics, and Operations, University of Notre Dame, Notre Dame, Indiana, USA（信息技术、分析与运营系，诺丁汉大学，诺丁汉，印第安纳州，美国） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：medical image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出梯度审计框架GradAudit，通过分析模型参数梯度特征检测训练数据，在医疗和通用数据集上显著优于现有方法，并揭示现有方法低估了未经授权数据使用程度。