Sensor-Level Fault Diagnosis for Automotive Software Validation Using Large Language Models
基于大语言模型的汽车软件验证传感器级故障诊断
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 该研究提出两阶段框架，用经4-bit低秩适配的LLM对HIL平台的汽车传感器记录做故障诊断，最小模型准确率达81.6%，适配循环可在单商用加速器运行。
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 12 篇
Fault Diagnosis and Prognosis in Partially-Observed Discrete Event Systems with Delayed Observations
带延迟观测的部分可观测离散事件系统中的故障诊断与预测
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 针对带延迟观测的部分可观测离散事件系统，提出修正可预测性概念的诊断与预测条件，引入延迟观测器与新验证函数，验证了该方法的有效性。
Journal ref 2024 IEEE 63rd Conference on Decision and Control (CDC), Milan, Italy, 2024, pp. 3675-3680
Distributed Fault Diagnosis in Discrete Event Systems with Transmission Delay Impairments
存在传输延迟损害的离散事件系统中的分布式故障诊断
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 针对存在传输延迟损害的部分可观测离散事件系统，提出扩展现有分布式可诊断性条件的新方法，通过延迟记录器结构和诊断函数验证故障可诊断性，完成有限步数内的协同故障诊断。
Journal ref IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 69, no. 8, pp. 5508-5515, 2024
RESPClinBench: Benchmarking Multimodal Clinical Decision-Making and Longitudinal Disease Management in Respiratory Specialty Care
RESPClinBench：呼吸专科医疗中的多模态临床决策与纵向疾病管理基准测试
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（广州医科大学附属第一医院） ； Guangzhou Institute of Respiratory Health（广州呼吸健康研究院）
专题命中 诊断辅助 ：CT(abstract,abstract_cn)
AI总结 该研究开发了呼吸专科多模态临床决策与纵向疾病管理基准RESPClinBench，在两个数据集上评估7种大模型，识别模型在肺结节评估和COPD管理的局限，为模型选择提供临床依据。
Clinician input steers AI toward accurate and harmful recommendations
临床输入引导前沿AI模型做出准确和有害的决策
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究评估了临床输入如何影响AI模型在诊断生成和下一步建议中的表现，发现专家上下文显著提升诊断准确性，而对抗性上下文导致诊断退化，且模型在多轮对话中表现出不同的特性。
IL-10 rs1800896 polymorphism predicts biochemical remission in IBD patients undergoing biologic therapy
IL-10 rs1800896基因多态性可预测接受生物制剂治疗的炎症性肠病（IBD）患者的生化缓解情况
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio
AI总结 该研究纳入197例接受靶向治疗的IBD患者，分析4种细胞因子基因SNP与临床表型及治疗应答的关联，发现IL-10 rs1800896变异等位基因可预测患者12个月时的生化缓解，支持IBD个性化治疗
Comments 22 pages; 2 main tables and 1 main figure; supplementary tables and figure included. Pre-peer-reviewed author manuscript. The final article was published in Immunology, 2026, volume 177, issue 2, pages 432-438
Journal ref Immunology. 2026;177(2):432-438
Implicit Computation of Filtered Prime Implicants
过滤本原蕴含项的隐式计算
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 针对现有本原蕴含项计算方法因指数级数量导致可扩展性差的问题，提出基于决策图的端到端符号算法，实现受侧约束的本原蕴含项的隐式计算。
Validity, Reliability, and Transparency in Artificial Intelligence Regulation
人工智能监管中的有效性、可靠性与透明度
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 本文针对现有AI监管框架未将AI推断有效性作为部署前提的不足，结合印度《普塔斯瓦米》判决的信息自决原则，提出含有效性评估、部署后监测的结构化可操作AI监管框架。
BlockPython: A Process-Aware Agent-Supported Platform for the Transition from Block-Based to Python Programming
BlockPython：一种支持从积木式编程向Python编程过渡的进程感知智能体平台
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 BlockPython是支持从积木式编程向Python过渡的平台，以双向转换为核心，通过四阶段引导学习者，利用进程证据诊断困难，为相关系统设计提供参考。
Comments AIED 2026 Interactive Event Track
C$^3$PO: Evaluating Cross-Modal Composition and Counterfactual Performance in Omnimodal Models
C³PO：评估全模态模型中的跨模态组合与反事实性能
机构 * Microsoft Research India（微软研究院印度分院） ； IIIT Hyderabad（印度国际信息技术研究院（海得拉巴））
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 本研究推出C³PO基准数据集，评估全模态模型的跨模态组合与反事实性能，发现模型存在模态主导问题，需改进架构以支持持续跨模态注意力。
Same Task, Different Work: Prompt-Induced Waste in Coding Agents
提示词诱导的大推理模型浪费：一项预注册的双框架编码智能体基准测试
机构 * PointFive
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)
AI总结 该研究通过预注册基准测试发现，提示词措辞和智能体框架会大幅影响大推理编码智能体的成本，部分提示指令可成倍增加推理成本却不提升任务成功率，框架选择的成本差异更显著。
2. 病理影像 5 篇
nnMIL: A generalizable multiple instance learning framework for computational pathology
nnMIL：一种可泛化的计算病理学多实例学习框架
机构 * Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, USA（放射肿瘤科，斯坦福大学医学院，斯坦福，CA，USA） ； Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, Stanford, CA, USA（斯坦福大学人本人工智能研究所，斯坦福，CA，USA）
专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 nnMIL是一种可泛化的计算病理学多实例学习框架，通过斑块与特征级随机采样等技术，在4万张全切片图像的35项临床任务中优于现有方法，实现了病理学基础模型向临床预测的转化。
Comments In this version, we fixed some issues and updated some results
PRISM: Distribution-Gated Flow Matching for Controllable Unpaired Image Translation
PRISM：用于可控非配对图像翻译的分布门控流匹配
机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学）
专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 PRISM是一种无GAN的流匹配框架，通过分布门控实现可控非配对图像翻译，在5个自然与生物医学基准上，其在多数任务的Inception FID、KID及组织病理学细胞核计数比上表现优异，平衡了目标逼真度与结构保留。
Beyond Relevance: Bayesian Evidence Acquisition for Agentic Whole-Slide Image Reasoning
超越相关性：面向智能体的全切片图像推理的贝叶斯证据获取
机构 * A*STAR（新加坡科技研究局）
专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本研究提出BEACON框架，将WSI推理建模为贝叶斯证据获取问题，通过最大化预期信息增益减少诊断不确定性，在五个WSI-VQA基准的零样本实验中，其性能优于同类无训练智能体框架，提升了证据获取效率。
Agentic self-driving microscopy benchmarks support qualification but do not necessarily generalize to unseen tasks
智能体自动驾驶显微镜基准测试支持性能验证，但不一定能泛化到未见任务
机构 * Carl Zeiss Research Microscopy Solutions（卡尔蔡司研究显微镜解决方案）
专题命中 病理影像 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本研究开发基准框架评估显微镜智能体架构等因素的性能，发现其虽可用于验证比较，但现有基准无法预测智能体在未见显微镜任务上的表现。
Comments 20 pages, 8 figures
Answer First, Reason Later: Commitment Order in Diffusion LLMs
先给出答案，后进行推理：扩散大语言模型中的承诺顺序
机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院）
专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)
AI总结 本研究发现扩散大语言模型（dLLMs）的任意顺序提交机制会导致推理失败，通过前沿门控承诺干预可恢复推理性能，同时保留并行解码优势。
3. 生物医学文本 5 篇
THBKG: A Temporal Biomedical Knowledge Graph for Decision-Aligned Clinical Advancement Prediction
THBKG：用于决策对齐的临床进展预测的时间生物医学知识图谱
机构 * Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； Recursion Pharmaceuticals Inc.（Recursion制药公司）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG、q-bio
AI总结 该研究提出THBKG时间生物医学知识图谱，通过图传播方法预测靶点-疾病对的临床进展，在无直接证据的对中表现优异，还提供可解释预测的路径解释器。
Comments 19 pages, 11 figures, 8 tables
BioMedJImpact: A Comprehensive Dataset and LLM Pipeline for AI Engagement and Scientific Impact Analysis of Biomedical Journals
BioMedJImpact：用于生物医学期刊AI参与度及科学影响力分析的综合数据集与大语言模型（LLM）流程
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)
AI总结 本研究构建了生物医学领域的BioMedJImpact数据集，通过三阶段LLM流程提取AI参与度，分析发现作者规模与期刊影响力正相关、AI参与度仅在2019年子集与影响因子正相关，验证了LLM流程的有效性。
EpiBench: Can LLMs Understand Epitopes for Antibody Drug Discovery?
EpiBench：大型语言模型能否为抗体药物发现表位？
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio
AI总结 本研究提出用于评估大型语言模型表位推理能力的基准EpiBench，发现现有通用LLMs在抗体药物发现相关表位推理上仍存局限，为改进序列感知型生物医学LLMs提供了测试平台。
Acoustic-driven millimetric helical robot: ultrasonic synergistic manipulation in confined fluidic environment
声驱动毫米级螺旋机器人：受限流体环境中的超声协同操控
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huzhou Institute of Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； Huzhou Normal University（湖州师范学院） ； Huzhou Vocational and Technical College（湖州职业技术学院）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 该研究提出协调多声场方法，利用声辐射力与声流协同实现毫米级螺旋机器人在受限流体环境的可控运动，提升了操控性，为相关生物医学应用提供支撑。
SP-Mind: An Autonomous Reasoning Agent for Spatial Proteomics Analysis
SP-Mind: 用于空间蛋白质组学分析的自主推理智能体
机构 * Department of Computer Science, Stanford University, Stanford, USA（计算机科学系，斯坦福大学，斯坦福，美国） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University, Stanford, USA（放射肿瘤学系，斯坦福大学，斯坦福，美国）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 提出首个自主AI智能体SP-Mind，统一空间蛋白质组学分析流程，通过自然语言查询实现端到端分析，在SP-Bench基准上达到最优性能。
Comments 24 pages, 6 figures. Accepted to ICML 2026. Equal contribution by Yucheng Yuan and Yuanfeng Ji
4. 健康监测 2 篇
Toward a Dynamical Taxonomy of Insomnia: A Multiaxial Framework for Sleep-State Transitions and Architectural Failure
迈向失眠的动态分类学：睡眠状态转换与结构异常的多轴框架
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio
AI总结 本研究提出多轴动态框架，以失效的动态运作等为候选特征，用于失眠的分类，其可改善交流、分层与预测，框架为现象学组织模型而非新诊断系统。
Comments 28 pages, 3 figures
ECG-LENS: Lead-Aware Clinical Context Enriched ECG Report Generation and Evaluation
ECG-LENS：导联感知且融入临床上下文的心电图报告生成与评估
专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)
AI总结 本文提出ECG-LENS框架，结合多导联信号建模等技术实现心电图报告生成，还提出F1-ECGBERT指标评估报告，实验显示其在PTB-XL和MIMIC-IV-ECG上性能优于现有最优方法。
5. 医学数据与评测 5 篇
Probe to Generate: Program Variant-Guided Test Augmentation for Repository-Level Repair Benchmarks
基准测试足够强大吗？基于突变的诊断和回归套件的增强
专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(title)
AI总结 本文提出STING框架，通过语义改变的程序变体增强回归测试，提高基准测试的可靠性。实验显示，77%的实例存在至少一个存活变体，测试覆盖率提升，修复率下降，揭示了基准测试的不足。
Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)
Benchmark Evaluation of Federated Learning on Multi-organ Images
多器官图像上联邦学习的基准评估
机构 * Hunan Provincial Key Laboratory on Bioinformatics, School of Computer Science and Engineering, Central South University（湖南生物信息省重点实验室，计算机科学与工程学院，中南大学） ； Xinjiang Engineering Research Center of Big Data and Intelligent Software, School of software, Xinjiang University（新疆大数据与智能软件工程研究中心，软件学院，新疆大学）
专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 针对医学数据隐私及异质性致联邦学习性能评估难的问题，开发MobenFL基准，集成20种前沿算法和22个数据集，涵盖12个器官，评估维度更丰富，能全面深入评估联邦学习在医学领域临床应用的效果。
MS-MLB: An Open Machine Learning Benchmark for Blood-Based MS Classification
MS-MLB：一个用于血液基质-MS分类的开源机器学习基准
专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、q-bio
AI总结 该研究提出首个开源MS分类基准MS-MLB，基于GSE17048全血RNA数据，用控制数据泄露的流程评估算法，梯度提升在留存集表现最优，内置外部模型提交路径，仅用于研究比较。
From Siloed Algorithms to Compliance-First Agentic Platforms: A Multi-Layered Architecture for Hospital AI Systems
从孤立算法到合规优先的智能体平台：面向医院AI系统的多层架构
专题命中 医学数据与评测 ：healthcare AI(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对医院AI部署孤立、规模化难的问题，提出含智能体编排、合规策略、隐私保护数据层的多层架构，通过原型验证可减少任务耗时与文档工作量，为医院AI平台建设提供实用蓝图。
Comments Peer-reviewed published article
Journal ref IJISRT, 11-2026(5), IJISRT26MAY1651
Benchmarking and Enhancing LLMs for Rule-Intensive Review of National Standard Documents
面向规则密集型国家标准文档评审的大语言模型基准测试与增强
专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)
AI总结 该研究针对规则密集型国家标准文档评审推出首个基准GB/T-Bench，提出多智能体框架GB/T-Reviewer，实验显示其大幅缩小了LLM与专家在该任务上的能力差距，为高风险文档领域可信AI奠定基础。
