医学 AI

Enhancing Brain MRI Anomaly Detection and Reasoning with ROI Rethink and Synthetic Data

通过ROI重思考与合成数据增强脑部MRI异常检测与推理

Shangkun Li, Jie Xu, Yi Guo, Zeju Li, Yuanyuan Wang

机构 * College of Biomedical Engineering, Fudan University（复旦大学 生物医学工程学院） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；pathology(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出BrReMark框架，通过显式区域标记和假设验证机制增强脑部MRI诊断的可信度，结合结构化推理轨迹的监督微调和强化学习，以及基于域随机化的病理合成增强，显著提升定位精度并减少幻觉。

Jolia: Concept-Level Vision-Language Alignment for 3D CT Contrastive Learning

Jolia: 用于3D CT对比学习的概念级视觉-语言对齐

Julien Khlaut, Charles Corbière, Baptiste Callard, Amaury Prat, Leo Butsanets, Antoine Saporta, Théo Danielou, Leo Machado, Korentin Le Floch, Tom Boeken, Pierre Manceron, Corentin Dancette

机构 * Raidium ； Department of Vascular and Oncological Interventional Radiology, Hôpital Européen Georges Pompidou, AP-HP（欧洲乔治·蓬皮杜医院血管与肿瘤介入放射科，AP-HP） ； Faculté de Santé, Université Paris-Cité（巴黎西岱大学健康学院） ； HEKA, INRIA（HEKA，法国国家信息与自动化研究所） ； Imaging Department, Fondation Ophtalmologique Adolphe de Rothschild（阿道夫·罗斯柴尔德眼科基金会影像科） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；medical image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ConQuer方法，通过概念查询将报告拆分为特定概念部分，学习交叉注意力查询以匹配图像特征，实现概念级对齐，在胸部与腹部CT上训练的Jolia模型在多项任务中超越CLIP基线。

MRI2Rep: Autoregressive Structured Report Generation for 3D Liver MRI

MRI2Rep：3D肝脏MRI的自回归结构化报告生成

Xinran Li, Junlin Yang, Annabella Shewarega, Zongwei Zhou, Julius Chapiro, James S. Duncan, Lawrence H. Staib

机构 * Department of Biomedical Engineering（生物医学工程系） ； Department of Radiology & Biomedical Imaging（放射学与生物医学影像系） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； Yale University（耶鲁大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Johns Hopkins Medicine（约翰霍普金斯医学） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出MRI2Rep自回归框架，通过报告到标签规范化模块将自由文本转换为结构化诊断序列，实现3D肝脏MRI的端到端结构化报告生成，在真实数据集上优于基线方法。

Comments MICCAI 2026

Generation of synthetic CT images from optical scanning for superficial mold brachytherapy

基于光学扫描的表浅模具近距离治疗合成CT图像生成

Scott B. Crowe, Emily Simpson-Page, Jenna Luscombe, Rachael Wilks, Tanya Kairn

专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；biomedical(comments)

AI总结 提出利用光学3D扫描数据生成合成CT图像，结合3D建模和商业治疗计划系统，实现表浅近距离治疗模具的导管定位和剂量优化，无需内部解剖信息。

Comments 8 pages, 3 figures, accepted for publication in the IFMBE Proceedings on the World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering 2022

Anatomically-conditioned Latent Diffusion Model for Data-Efficient Few-Shot Cross-Domain 3D Glioma MRI Synthesis

解剖条件约束的潜在扩散模型用于数据高效的小样本跨域3D胶质瘤MRI合成

Salman Shaik, Truong Thanh Hung Nguyen, Hung Cao

机构 * Analytics Everywhere Lab, University of New Brunswick, Canada（新不伦瑞克大学分析无处不在实验室，加拿大） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出解剖条件约束的潜在扩散模型（ALDM），通过两阶段框架（3D变分自编码器学习解剖先验，ControlNet引导的潜在扩散生成结构一致体积）在仅16张目标图像的小样本设置下优于GAN基线，实现FID 85.40和分类AUC 0.987。

Comments Published in Canadian AI 2026

Disease-Centric Vision-Language Pretraining with Hybrid Visual Encoding for 3D Computed Tomography

面向3D计算机断层扫描的疾病中心视觉语言预训练与混合视觉编码

Bowen Shi, Weiwei Cao, Ruifeng Yuan, Wanxing Chang, Wenrui Dai, Hongkai Xiong, Ling Zhang, Jianpeng Zhang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hupan Lab, 310023, Hangzhou, China（虎扑实验室，杭州，中国） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学，中国） ； Zhejiang University, China（浙江大学，中国） ； Fudan University, China（复旦大学，中国） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)；medical AI(abstract)；diagnosis(abstract)；radiology(abstract)

AI总结 提出一种结合CNN-ViT混合编码器、疾病级对比学习和诊断感知提示的视觉语言预训练框架，在CT-RATE和Rad-ChestCT上取得最优性能，并提升零样本诊断可靠性。

Comments ICML 2026

Spatio-Temporal Mixture-of-Modality-Experts Diffusion for Quantitative DCE-MRI Synthesis from Incomplete MR Sequences

时空模态专家混合扩散：从不完整MR序列合成定量DCE-MRI

Junhyeok Lee, Kyu Sung Choi

机构 * Interdisciplinary Program in Cancer Biology, Seoul National University College of Medicine（首尔大学医学院癌症生物学跨学科项目） ； Department of Radiology, Seoul National University Hospital（首尔大学医院放射科） ； Department of Radiology, Seoul National University College of Medicine（首尔大学医学院放射科） ； Healthcare AI Research Institute, Seoul National University Hospital（首尔大学医院医疗人工智能研究所） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出时空模态专家混合（ST-MoME）条件扩散框架，通过时空门控网络融合多模态专家特征，从任意子集合成3D DCE参数图，在386例脑肿瘤数据上16种缺失场景下取得最优NMSE。

Magnetic resonance imaging assessment of the suitability and consistency of radiotherapy treatment positioning achieved using intra-oral stents

磁共振成像评估使用口内支架实现的放射治疗定位的适宜性和一致性

Tanya Kairn, Philip Chan, Benjamin Chua, Susannah Cleland, Jodi Dawes, Lizbeth Kenny, Charles Y. Lin, William R. McDowall, Tania Poroa, Scott B. Crowe

专题命中 医学影像 ：MRI(summary_cn,abstract)；biomedical(comments)

AI总结 通过MRI比较不同口内支架对解剖分离度和定位重复性的影响，发现3D打印模块化支架（含硬PLA和柔性TPU）效果最佳。

Comments 7 pages, 1 figure, accepted for publication in the IFMBE Proceedings on the World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering 2022

Cross-Modality Structural Guidance in 3D Latent Diffusion for Robust FLAIR Super-Resolution

跨模态结构引导的3D潜在扩散用于鲁棒FLAIR超分辨率

Haoyu Lan, Jiazhen Zhang, John Onofrey, Bino Varghese, Nasim Sheikh-Bahaei, Arthur W. Toga, Jeiran Choupan

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 提出MR-DiffuSR框架，利用HR T1w结构先验通过跨模态结构swin注意力引导厚层FLAIR超分辨率，采用混合尺度退化策略和DINOv3感知损失，在ADNI-4数据集上优于CNN和2D扩散方法，并在下游白质高信号分割中保持鲁棒性。

A convolutional neural network surrogate for hierarchical homogenization: fast elastic moduli prediction of digital rocks

用于层级均匀化的卷积神经网络代理：数字岩石弹性模量快速预测

Hanfeng Zhai, Rasool Ahmad, Tapan Mukerji, Wei Cai

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出结合轻量级3D卷积神经网络与层级均匀化方法，通过预测子立方体弹性模量并上尺度化，实现数字岩石有效弹性模量的快速准确预测。

Comments 11 pages, 8 figures

C2RM-Seg: Causal Counterfactual Reasoning with Structural-Semantic Priors for Weakly Supervised Histopathological Tissue Segmentation

C2RM-Seg: 基于结构语义先验的因果反事实推理用于弱监督组织病理学组织分割

Hualong Zhang, Siyang Feng, Zihan Huan, Yi Qian, Zhenbing Liu, Rushi Lan, Xipeng Pan

机构 * Guangxi Key Laboratory of Image and Graphic Intelligent Processing, Guilin University of Electronic Technology（广西图像图形智能处理重点实验室，桂林电子科技大学） ； International Joint Research Laboratory of Spatio-temporal Information and Intelligent Location Services, Guilin University of Electronic Technology（时空信息与智能定位服务国际联合研究实验室，桂林电子科技大学） ； School of Computer Science and Information Security, Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学计算机与信息安全学院） 纠错

专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出C2RM-Seg框架，通过因果反事实推理模块生成形态对齐的CAM，结合双路径结构语义架构和不确定性门控边缘损失，解决弱监督组织分割中伪标签噪声问题，在公共数据集上达到最优性能。

Comments 11 pages, 3 figures. Code is available at https://github.com/OceanPetal/C2AM-Seg

Neural operator-based digital twins for modeling amyloid-$β$ and tau propagation and treatment optimization in Alzheimer's disease

基于神经算子的数字孪生用于阿尔茨海默病中淀粉样蛋白-β和tau蛋白传播建模及治疗优化

Xiaofeng Xu, Tingting Dan, Zifan Zhou, Bin Li, Guorong Wu, Wenrui Hao

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出基于神经算子的数据驱动框架，从稀疏纵向PET数据学习反应扩散动力学，预测淀粉样蛋白-β和tau蛋白时空演化，并优化个性化治疗策略。

Expresso-AI: Explainable Video-Based Deep Learning Models for Depression Diagnosis

Expresso-AI: 基于可解释视频的深度学习模型用于抑郁症诊断

Felipe Moreno, Sharifa Alghowinem, Hae Won Park, Cynthia Breazeal

机构 * Media Lab MIT Cambridge, USA（媒体实验室 MIT 摄影实验室 美国剑桥） 纠错

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

AI总结 提出一种可解释的深度学习框架，通过微调动作识别预训练的DCNN，分析面部视频中的时空特征，生成显著性图以解释模型决策，同时提升抑郁症严重程度预测性能。

Comments 8 pages. Accepted at the 2023 11th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII). Code: https://github.com/felmoreno1726/Expresso-AI

Journal ref 2023 11th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII), 2023, pp. 1-8

Beyond One-Size-Fits-All: Diagnosis-Driven Online Reinforcement Learning with Offline Priors

超越一刀切：基于诊断的在线强化学习与离线先验知识

Guozheng Ma, Lu Li, Zilin Wang, Pierre-Luc Bacon, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technical University（南洋理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出诊断驱动的张力管理框架，通过三种功能角色表征离线先验知识如何重塑在线优化，并展示跨领域证据，解决先验知识有效性随部署变化的问题。

TRACER: Training-Free Closed-Loop Structured Inference for Traffic Accident Reconstruction

TRACER: 用于交通事故重建的无训练闭环结构化推理

Yanchen Guan, Chengyue Wang, Bin Rao, Haicheng Liao, Jiaxun Zhang, Shang Gao, Chengzhong Xu, Zhenning Li

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City（智能城市物联网国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出无训练框架TRACER，通过闭环结构化推理，在几何、运动学和交互约束下迭代优化事件锚定运动假设，实现与人类专家工作流一致的可解释交通事故重建。

Latent Block-Diffusion Temporal Point Processes: A Semi-Autoregressive Framework for Asynchronous Event Sequence Generation

潜在块扩散时间点过程：一种用于异步事件序列生成的半自回归框架

Shuai Zhang, Yancheng Chen, Chuan Zhou, Yang Liu, Xixun Lin, Xiangyu Zhao, Jun Zhu, Zhi-Ming Ma

机构 * Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 提出潜在块扩散时间点过程（LBDTPP），通过潜在空间中的块级自回归和块内高斯扩散，实现可变长度、高质量的事件序列生成，理论证明可减少误差累积，实验优于现有方法。

Tensor-Based Batch Fuzzing with Adaptive Perturbation Scaling for Deep Neural Networks

基于张量的批量模糊测试与自适应扰动缩放用于深度神经网络

Guanqin Zhang, Yulei Sui

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出一种基于张量的批量模糊测试框架，通过自适应扰动缩放和规范感知的批量处理，显著提升深度神经网络测试吞吐量和违规发现效率。

Comments This paper has been accepted by International Conference on Automated Software Engineering (ASE) 2026

Standing oscillations in a resonant sunspot atmosphere captured by integral field spectroscopy

积分场光谱捕获的共振太阳黑子大气中的驻波振荡

Glen Chambers, David B. Jess, Shahin Jafarzadeh, Michele Berretti, Samuel D. T. Grant, Marco Stangalini, H. N. Smitha, Damian J. Christian, Luís E. A. Vieira, Alisson Dal Lago, Fernando L. Guarnieri

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 利用积分场单元FRANCIS观测Na I D1/D2线形成高度上的振荡，通过小波互相关分析发现黑子本影中心存在驻波行为，边缘为传播模式，能量通量随高度衰减，阻尼长度约363 km。

Comments 29 pages, 8 figures, to be published in Frontiers in Astronomy and Space Sciences - Stellar and Solar Physics

An Analysis of Posterior Collapse, Parameterization and Initialization in Variational Deep Gaussian Processes

变分深度高斯过程中的后验坍缩、参数化和初始化分析

Francisco Javier Sáez-Maldonado, Juan Maroñas, Daniel Hernández-Lobato

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能系） ； Universidad de Granada（格拉纳达大学） ； Department of Quantitative Methods（定量方法系） ； CUNEF Universidad Madrid, Spain（CUNEF马德里大学, 西班牙） ； Department of Computer Science and Centro de Investigación Avanzada en Física Fundamental（计算机科学系和先进物理基础研究中心） ； Universidad Autónoma de Madrid（马德里自治大学） 纠错

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

AI总结 研究变分深度高斯过程的后验坍缩问题，发现线性先验均值函数的优势源于改善初始化时的优化条件，提出零先验均值的替代初始化方法，避免后验坍缩并提升稳定性。

Comments Submitted to the Journal of Machine Learning Research

Conformal Recovery-Deadline Certificates for Runtime Assurance of Adapting Controllers

自适应控制器运行时保证的共形恢复截止证书

Alireza Shojaei

机构 * Myers-Lawson School of Construction, Virginia Tech（迈尔斯-劳森建设学院，弗吉尼亚理工学院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 针对在线自适应控制器在恢复瞬态期间被安全防护误触发的问题，提出共形恢复截止证书，基于分裂共形预测提供恢复时间的分布无关有限样本上界，实现延迟切换并保证覆盖，分离自主性与安全性。

TASR: Training-Free Adaptive Stopping for Iterative Retrieval

TASR：无需训练的迭代检索自适应停止规则

Adrian Kieback, Uyiosa Philip Amadasun, Aman Chadha, Aaron Elkins

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出TASR，一种无需训练的迭代检索停止规则，通过重复答案检测和逻辑回归边际阈值减少冗余检索，在多种配置下保持高F1值并降低调用次数。

Comments 20 pages, 5 figures. Accepted at Agent4IR Workshop, KDD 2026

Multilingual Hematology Visual Question Answering Dataset

多语言血液学视觉问答数据集

Hajra Malik, Hafiza Tooba Aftab, Abdul Rehman, Mohsen Ali, Waqas Sultani

机构 * Information Technology University, Lahore（拉合尔信息技术大学） ； King Edward Medical University, Lahore（拉合尔爱德华国王医科大学） 纠错

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

AI总结 针对医疗领域多语言视觉问答资源匮乏的问题，构建了双语（英语-乌尔都语）血液学VQA基准WBCMor VQA，包含11万问答对和2万细胞图像，并评估了多个开源视觉语言模型。

Comments Under Review

Benchmarking Vision-Language Models for Microscopic Plant Image Understanding

用于植物显微图像理解的视觉语言模型基准测试

Tianqi Wei, Xin Yu, Zhi Chen, Scott Chapman, Zi Huang

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； University of Southern Queensland（南昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 提出PlantMicro基准，包含5000+图像和9000+VQA对，评估视觉语言模型在植物显微图像理解上的能力，发现现有模型在细粒度识别和生物学推理上表现不佳。

Invisible to humans, visible to machines: a preregistered audit of Unicode fidelity across four biomedical bibliographic APIs

对人类不可见，对机器可见：四个生物医学文献API的Unicode保真度预注册审计

Przemysław Czuma

机构 * Przemysław Czuma（普拉姆斯拉夫·茨马） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 通过预注册审计，评估四个生物医学API（PubMed、Crossref、OpenAlex、Semantic Scholar）返回摘要的Unicode保真度，发现PubMed和OpenAlex存在系统性字符丢失，影响文献计量和语料构建。

Comments 14 pages, 1 figure. Pre-registered on OSF. Data and code available on Zenodo and GitHub

Hybrid-IR: Dual-Path Hybrid Retrieval with Iterative Reasoning for Complex Medical Question Answering

Hybrid-IR: 面向复杂医学问答的双路径混合检索与迭代推理

Sheng Wan, Jiahui Zhang, Zicheng Zhao, Shougang Ren

机构 * College of Artificial Intelligence, Nanjing Agricultural University（南京农业大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出Hybrid-IR框架，结合图检索与稠密检索的双路径检索机制，并通过迭代检索-推理循环逐步优化推理轨迹，有效解决复杂医学问答中知识碎片化和静态检索不足的问题。

Digital Twin-Driven Adaptive Sim-to-Real Alignment via Reinforcement Learning for Vibration-Based Bearing Health Monitoring Under Data Scarcity

基于强化学习的数字孪生驱动自适应模拟到真实对齐用于数据稀缺下振动轴承健康监测

Jinghan Wang, Yanjun Chen, Wei Zhang, Wentao Wu, Tianchen Liu, Gaoliang Peng

机构 * Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学，中国） ； Eastern Institute of Technology, China（东方技术研究院，中国） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对数据稀缺下振动监测的故障诊断问题，提出基于强化学习的数字孪生自适应对齐方法，通过策略网络为不同故障类型生成特定仿射变换，平衡特征间隙与类间可分性，在三个数据集上验证了有效性。

On-Device Neural Architecture Search

设备上神经架构搜索

Andrea Mattia Garavagno, Edoardo Ragusa, Paolo Gastaldo, Antonio Frisoli, Claudio Loconsole

机构 * 1 Department of Electrical, Electronic, Telecommunication Engineering ； Naval Architecture, DITEN University of Genoa, Genoa 16145, Italy ； 2 Department of Excellence in Robotics \& AI, Scuola Superiore Sant’Anna, Piazza Martiri della Libertà 33, Pisa 56127, Italy ； 3 Institute of Mechanical Intelligence, Scuola Superiore Sant’Anna, Ghezzano, 56010 Pisa, Italy ； 4 Faculty of Technological 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种在部署设备上直接进行轻量级神经架构搜索的方法，以优化传感器实时数据分析，在人机接口中实现个性化适应，并在两个数据集上验证了其优于现有技术。

Beyond Function Calling: Benchmarking Tool-Using Agents under Tool-Environment Unreliability

超越函数调用：工具环境不可靠性下的工具使用智能体基准测试

Yang Tian, Zhengpeng Shi, Yu Zhou, Bo Zhao

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出ToolBench-X基准，在工具环境中注入五种可恢复可靠性风险，评估智能体任务完成能力，发现可靠工具下表现良好的智能体在可恢复风险下失败，失败主因是诊断和恢复能力不足。

SciRisk-Bench: A Risk-Dimension-Aware Benchmark for AI4Science Safety

SciRisk-Bench：面向AI4Science安全的风险维度感知基准

Linghao Feng, Yinqian Sun, Dongqi Liang, Sicheng Shen, Chenfei Yan, Yuxuan Peng, Yilin Zhao, Haibo Tong, Kai Li, FeiFei Zhao, Yi Zeng

机构 * Brain-inspired Cognitive Intelligence Lab, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（脑启发认知智能实验室，自动化研究所，中国科学院，北京，中国） ； School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences, China（未来技术学院，中国科学院大学，中国） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, China（人工智能学院，中国科学院大学，中国） ； Zhongguancun Academy, China（中关村学院，中国） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment（北京安全人工智能与超对齐重点实验室） ； Gaoling School of AI, Renmin University of China（甘露人工智能学院，中国人民大学） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance (Beijing-AISI)（北京人工智能安全与治理研究院（北京-AISI）） ； School of Humanities, University of Chinese Academy of Sciences, China（人文学院，中国科学院大学，中国） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出SciRisk-Bench基准，从显式风险维度和科学学科两个角度评估AI4Science安全，覆盖7个学科、31个子学科和10个风险维度，实验揭示主流及科学大模型的安全薄弱环节。