医学 AI

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

Xiangde Luo, Jinxi Xiang, Yuanfeng Ji, Ruijiang Li

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） 纠错

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。

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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

Elad Yoshai, Natan T. Shaked

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

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

Bryan Wong, Xun Xu, Huazhu Fu, Nancy F. Chen, Mun Yong Yi

机构 * A*STAR（新加坡科技研究局） 纠错

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

Nathan S Johnson, Ian Abshire

机构 * Carl Zeiss Research Microscopy Solutions（卡尔蔡司研究显微镜解决方案） 纠错

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

Jewon Yeom, Jaewon Sok, Seonghyeon Park, Jeongjae Park, Hwiyeong Lee, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院） 纠错

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。