MMEB-V3: Measuring the Performance Gaps of Omni-Modality Embedding Models
MMEB-V3: 多模态嵌入模型性能差距的测量
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 本文提出MMEB-V3基准，评估文本、图像、视频、音频及基于代理的多模态嵌入，发现现有模型在跨模态检索中存在显著偏差和不足。
Comments Accepted at COLM 2026
科学与医疗
医学 AI
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
1. 诊断辅助 10 篇
2. 病理影像 2 篇
A Scalable AI-Powered System for Explainable Machine Learning Pipelines in Brain Tumor
用于脑肿瘤可解释机器学习流水线的可扩展人工智能驱动系统
专题命中 病理影像 ：medical image(abstract)
AI总结 该研究开发了一款用于神经肿瘤学的可扩展网络视觉分析系统，整合队列管理、特征提取与受保护推理功能，可提升AI可解释性，为临床脑肿瘤AI应用提供实用基础。
Dynamic phase-field model for brittle fracture in grounded glaciers
接地冰川脆性断裂的动态相场模型
专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)
AI总结 针对接地冰川脆性断裂模拟的非物理问题，本文提出动态相场断裂模型，引入Kumar等人模型的新动态公式，考虑惯性可得到贯穿冰层的尖锐局域化裂纹，提升了冰川断裂模拟的合理性。
3. 医疗多模态 2 篇
ClinLens: Towards Long-Horizon Coding Agents for Longitudinal Multimodal Clinical Data Science
ClinLens：面向纵向多模态临床数据科学的长周期编码智能体
机构 * Shandong University（山东大学）
专题命中 医疗多模态 ：biomedical(abstract)
AI总结 该研究推出CLINLENS基准，包含200项基于5种MIMIC资源的临床可执行任务，实验显示现有编码智能体与生物医学系统在正确临床分析上存在显著差距。
Bridging the Gap in Ophthalmic AI: MM-Retinal-Reason Dataset and OphthaReason Model toward Dynamic Multimodal Reasoning
缩小眼科人工智能的差距：MM-Retinal-Reason数据集与OphthaReason模型用于动态多模态推理
机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Department of Ophthalmology, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University（南京医科大学第一附属医院眼科学系） ； 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） ； School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院）
专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)
AI总结 该研究针对现有眼科AI仅聚焦基础推理的问题，构建首个眼科多模态数据集MM-Retinal-Reason，并提出带UADT方法的OphthaReason模型，实现眼科多模态推理性能的显著提升。
4. 生物医学文本 4 篇
BioVLN: A Simulation Platform for Visual Language Navigation in Biomedical Laboratories
BioVLN：生物医学实验室视觉语言导航的仿真平台
机构 * East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)
AI总结 该研究针对现有导航平台不适用于实验室仪器的问题，提出BioVLN仿真平台，通过分区域建模仪器实现更精准导航，实验验证其提升成功率并降低安全风险。
Comments 17 pages, 4 figures
Low-Temperature Co-Fired Ceramics for a Sustainable Planar Plasma Jet with Homogeneous Plasma in Large Treatment Areas for Biomedical Applications
用于可持续平面等离子体射流的低温共烧陶瓷，可在大面积处理区域产生均匀等离子体以应用于生物医学领域
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)
AI总结 本研究开发了一种基于低温共烧陶瓷的便携式平面氩基等离子体射流，通过优化进气构型实现大面积均匀等离子体，满足安全要求，可用于生物医学领域。
Comments 31 pages, 15 figures
BioHiCL: Hierarchical Multi-Label Contrastive Learning for Biomedical Retrieval with MeSH Labels
BioHiCL：基于MeSH标签的层次多标签对比学习的生物医学检索
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)
AI总结 BioHiCL通过层次化MeSH标注实现多标签对比学习，提升生物医学信息检索的语义和层次理解能力，在检索、句子相似性和问答任务中表现优异且计算效率高。
Comments Accepted by ACL 2026 (Oral)
Instability-induced bistable shape-morphing kirigami structures
不稳定性诱导的双稳态形状变形剪纸结构
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 该研究提出逆向设计框架，通过几何失配与不稳定性实现各向异性双稳态剪纸结构的可编程形状变形，经模拟和实验验证，可集成于多种驱动系统，拓展工程应用
5. 健康监测 1 篇
Robust and Generalizable Atrial Fibrillation Detection from ECG Using Time-Frequency Fusion and Supervised Contrastive Learning
基于时频融合与监督对比学习的ECG心房颤动鲁棒检测方法
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio
AI总结 本文提出一种结合时频融合与监督对比学习的ECG心房颤动检测方法，通过双向门控模块和跨模态学习策略提升模型鲁棒性和跨数据集泛化能力。
6. 医学数据与评测 5 篇
Where Physics Meets Privacy: Federated PINNs for Privacy-Preserving Brain Tumor Biomechanical Modeling
物理与隐私的结合：用于隐私保护的脑肿瘤生物力学建模的联邦物理信息神经网络
机构 * United International University（联合国际大学）
专题命中 医学数据与评测 ：MRI(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 本研究提出联邦物理信息神经网络，结合联邦学习与线性弹性方程的物理约束，在保护数据隐私的前提下，实现了脑肿瘤生物力学建模，其性能优于汇集数据训练的基线模型。
Comments 11 pages, 9 figures
Rethinking Clinical Relevance in Chest X-ray Machine Learning: How Evaluation References Define Performance
重新思考胸部X射线机器学习中的临床相关性：评估参考如何定义性能
专题命中 医学数据与评测 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV
AI总结 该研究针对胸部X射线机器学习，探究评估参考选择对模型性能与排名的影响，发现常用指标与临床判断一致性差，强调需将评估参考选择作为临床有效性的核心部分。
Comments 67 pages, including supplementary material
From Unsupervised Subgroups to Hypothetical State-Intervention Policies: An Evaluation of Selected Subgrouping Methods in Observational Health Data
从无监督亚组到假设状态干预策略：观察性健康数据中选定亚组方法的评估
机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 该研究提出结合多模块的框架，对比多种亚组方法在两个数据集上的假设状态干预策略效用，发现结果依赖假设，无统计显著差异。
Adversarial Pragmatics for AI Safety Evaluation: A Diagnostic Framework and Seed Benchmark for Language-Mediated Control
面向AI安全评估的对抗语用学：指令冲突、嵌入命令与策略模糊性基准
机构 * Humber Polytechnic（汉博理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学）
专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)
AI总结 提出对抗语用学基准和标注协议，通过语言学控制的分类法评估模型在指令冲突、嵌入命令等场景下的行为，为安全评估提供实证和方法论工具。
Comments 32-page main paper plus 13-page supplement; 6 figures and 17 tables total; code and data artifact available at the linked repository
MEDIC: Comprehensive Evaluation of Leading Indicators for LLM Safety and Utility in Clinical Applications
MEDIC：对LLM在临床应用中的安全性和实用性领先指标的综合评估
机构 * M42
专题命中 医学数据与评测 ：clinical LLM(abstract)
AI总结 MEDIC通过综合评估框架揭示LLM在临床应用中的安全性和实用性差异，强调需采用组合方法以应对多维度性能权衡。
Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (06/2026)
