医学 AI

The Reliability of LLMs for Medical Diagnosis: An Examination of Consistency, Manipulation, and Contextual Awareness

大语言模型在医疗诊断中的可靠性：一致性、可操纵性与情境感知能力的检验

Krishna Subedi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 该研究检验Google Gemini 2.0 Flash与OpenAI ChatGPT-4o的医疗诊断可靠性，发现二者虽一致性达100%，但易受无关信息操纵，且情境响应存在差异，提示其医疗应用需临床监督与结构化保障。

A Data-Driven Vibration Analysis Framework for Micro-Motor Fault Diagnosis and Quality Control

一种用于微电机故障诊断与质量控制的数据驱动振动分析框架

Xuan Chen, Xinjun Zuo, Yancheng Bi, Shunli Yu, Yunqi Cao

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 eess.SP

AI总结 本研究针对电动牙刷微电机故障诊断与质量控制需求，设计振动信号采集装置，结合RF特征选择与SVM分类模型，实现微电机故障的精准高效检测，多项性能指标优异。

Comments 6 pages, 4 figures, and 1 table. Accepted by the 37th Chinese Process Control Conference (CPCC 2026); to appear in the conference proceedings

Anchoring and Steering Diffusion: Enhancing the Faithfulness of Text-to-Image Generation at Inference Time

锚定与引导扩散：在推理时提升文生图生成的忠实度

Xinyi Wang, Yuyang Huang, Yalin Su, Pengcheng Luan, Tao Zhang, Feiming Wei, Wenxian Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出无训练框架AnchorSteer，通过语义锚定与反射引导组件改进文生图扩散模型的推理，在GenEval等基准上提升文本-图像对齐性能且保持视觉质量。

Comments Accepted by ECCV 2026

Level, Sharpness, and Corpus: Why Zero-Shot OOD Detector Rankings Do Not Transfer

水平、锐度与语料：为何零样本分布外检测器的排名无法迁移

Ignacio M. De la Jara, Cristian Rodriguez-Opazo, Stephen Gould, Damith Ranasinghe

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

AI总结 本文通过审计证明零样本OOD检测器排名无法跨域迁移，提出CEG封装器，可降低检测器敏感性并提升GL-MCM与MCM的族平衡FPR95。

Safety-Aware Cascaded Inference for Crop Damage Assessment with Controlled Error Trade-offs

具有可控误差权衡的作物损害评估安全感知级联推理

José Thiéry Messigbédé Hagbe, Gani Kawsar Gounou, Songbian Karim Zimé

机构 * African School of Economics（非洲经济学院） 纠错

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

AI总结 研究针对小农户作物损害评估中漏检成本高问题，提出CascadeCropNet级联架构，通过阈值选择满足召回约束，经实验验证该架构能有效减少漏检，在可靠性优先场景下可实现安全导向决策约束。

Comments 44 pages, 7 figures, 12 tables. Submitted to Computers and Electronics in Agriculture, April 2026

Generation or Judgement? A Paradigm Perspective on LLM-Based Emotion-Cause Pair Extraction in Conversation

生成还是判断？基于范式视角的对话中基于大语言模型（LLM）的情感-原因对抽取

Weijie Feng, Hongchuang Wang, Binbin Liu, Zhiyong Cheng

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对对话情感-原因对抽取，对比LLM的生成与判断范式，发现对级判断更优，引入辅助检索器后在三个数据集上实现F1提升，明确任务分解与候选范围的关键作用。

Before Agents Speak: Pre-hoc Failure Risk Inference in Multi-Agent Systems

智能体交流前：多智能体系统中的事前失败风险推断

Shi Lin, Chenpei Wang, Peng Qian, Dezhang Kong, Minghao Li, Yufeng Li, Xun Wang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究针对多智能体系统中幻觉级联失败的问题，提出事前风险推断框架HalluProp，通过建模内在幻觉风险与传播机制实现早期诊断，性能优于事后方法，可提升系统可靠性。

Shared Symbolic Backbones for Physically Consistent Multi-Output Symbolic Regression

用于物理一致性多输出符号回归的共享符号主干

Manuel Rodriguez

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出神经进化符号回归方法，以共享符号主干实现耦合多输出系统的物理一致性，在弱可识别共享因子场景下优于独立方法，是结构化共享机制提取器。

Comments 20 pages, 1 figure

GuideSkill: Evolving Executable LLM Agent Skills for Guideline-Grounded Clinical Reasoning

GuideSkill：面向基于指南的临床推理的可执行大语言模型智能体技能演化框架

Lang Cao, Yuhao Shen, Tianyang Luo, Simo Du, Hao Peng, Yue Guo

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出与模型无关的GuideSkill框架，通过可执行技能结合指南流程与病例诊断模式，在多基准和骨干模型上显著提升临床推理性能，技能可靠且实用。

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

Haohang Huang, Xuan Lu, Mingyi Su, Xuan Zhang, Ziyan Jiang, Ping Nie, Kai Zou, Tomas Pfister, Wenhu Chen, Wei Zhang, Xiaoyu Shen, Rui Meng

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