医学 AI

NeuroBridge: Bridging Multi-Task MRI Knowledge for Neurodegenerative Disease Diagnosis

NeuroBridge：桥接多任务MRI知识用于神经退行性疾病诊断

Mengyu Li, Guoyao Shen, Chad W. Farris, Xin Zhang

机构 * Department of Mechanical Engineering, Boston University（波士顿大学机械工程系） ； The Photonics Center, Boston University（波士顿大学光子中心） ； Rafik B. Hariri Institute for Computing and Computational Science & Engineering, Boston University（波士顿大学拉菲克·B·哈里里计算与计算科学与工程研究所） ； Department of Radiology, Boston University Chobanian & Avedisian School of Medicine（波士顿大学切博尼亚与阿维迪亚安医学学院放射科） ； Department of Radiology, Boston Medical Center（波士顿医学中心放射科） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Boston University（波士顿大学电气与计算机工程系） ； Department of Biomedical Engineering, Boston University（波士顿大学生物医学工程系） ； Division of Materials Science and Engineering, Boston University（波士顿大学材料科学与工程系） 纠错

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

AI总结 提出NeuroBridge框架，通过大规模自监督MRI预训练与多任务学习（海马分割、萎缩分类、重建）及门控融合微调，在AD和MCI诊断中达到88.17%准确率，优于单任务方法。

Comments 5 figures. 3 tables

From Alignment to Synthesis Contrastive Volumetric Grounding for Text-to-CT Generation

从对齐到合成：用于文本到CT生成的对比体 grounding

Daniele Molino, Camillo Maria Caruso, Filippo Ruffini, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

机构 * Unit of Artificial Intelligence and Computer Systems, Department of Engineering, Università Campus Bio-Medico di Roma（人工智能与计算机系统单位，工程系，罗马生物医学大学） ； Department of Diagnostics and Intervention, Biomedical Engineering and Radiation Physics, Umeå University（诊断与干预部门，生物医学工程与放射物理学，乌梅拉大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对文本到CT生成的视觉-语言对齐瓶颈，提出带结构化难负样本的3D-CLIP编码器，结合端到端潜在扩散模型，在CT-RATE数据集上实现了优于现有方法的性能。

Comments Accepted at BMVC 2026

RibAssist 3D: Biplanar Rib-Fracture Detection, Addressing, and Selective 3D Localization from CT-Derived Projections

RibAssist 3D：基于CT衍生投影的双侧肋骨骨折检测、配对与选择性3D定位

Kabila Haile Soboka

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出RibAssist 3D模型，通过CT的双侧投影实现肋骨骨折的检测、配对与选择性3D定位，识别跨视图配对置信度为瓶颈，经实验验证其几何精度高，可辅助提升肋骨骨折定位效率。

Comments 9 pages, 6 figures. Code available at: https://github.com/kabJhai/RibAssist-3D

Now You Have My Healthy Attention: A U-DiT for Brain-MRI Inpainting

现在你拥有我的健康注意力：用于脑部MRI修复的U-DiT

Danilo Danese, Angela Lombardi, Tommaso Di Noia

机构 * Politecnico di Bari（巴里理工大学） 纠错

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

AI总结 针对脑部MRI修复任务，提出U-DiT模型，结合对侧对称先验与注意力约束，在BraTS-2026验证集219例病例上取得健康区域SSIM 0.864等优异指标，提升了解剖学合理性。

Decouple and Reason: Anatomically Guided Two-Stage Voxel-Level Grounding of Free-Text Findings in 3D Chest CT

解耦与推理：3D胸部CT中自由文本发现的解剖学引导两阶段体素级定位

Kwang-Hyun Uhm, Inhwa Son, Sung-Jea Ko

机构 * Department of Artificial Intelligence, Gachon University（韩国加图立大学人工智能系） ； MEDAI 纠错

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

AI总结 研究3D胸部CT中自由文本发现的体素级定位难题，提出解耦框架，分病变分割和文本-体积推理两阶段，利用解剖学引导解决空间模糊性，在基准测试中取得领先，证明解耦是处理该复杂性的有效范式。

Comments Accepted to MICCAI 2026 (Spotlight Presentation)

BMDS-Net:Deployment-aware multi-modal brain tumor segmentation with adaptive fusion,decoder regularization,and Bayesian calibration

BMDS-Net：一种用于鲁棒脑肿瘤分割的贝叶斯多模态深度监督网络

Yan Zhou, Suncheng Xiang, Zhen Huang, Yue Ouyang, Yingqiu Li, Zehua Wang

机构 * School of Mathematics and Statistics, Changsha University of Science and Technology（数学与统计学学院，长沙理工大学） ； School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（生物医学工程学院，上海交通大学） ； Shanghai Chest Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海胸科医院，上海交通大学医学院） 纠错

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

AI总结 BMDS-Net通过贝叶斯方法提升多模态脑肿瘤分割的鲁棒性和可信度，实现更稳定的临床应用。

Comments 21 pages, 6 figures. Manuscript prepared for submission to ACM HEALTH

Neuronal Attention Circuit (NAC) for Representation Learning

神经元注意力电路（NAC）用于表示学习

Waleed Razzaq, Yun-Bo Zhao

机构 * Department of Automation, University of Science \& Technology of China, Hefei, China ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center 纠错

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

AI总结 NAC通过生物启发的连续时间注意力机制提升表示学习，实现高效自适应动态和可解释性。

Comments Accepted at Neural Networks (Elsevier)

Uncertainty in a Single Pass: A Closed-Form Identity for One-Step Flow Matching

散度即不确定性：流匹配的闭式后验协方差

Jiarui Xing, Song Wang, Jian Wang

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Shanxi University（山西大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 本文通过扩展Tweedie公式到流匹配插值，推导出生成轨迹上每一点后验协方差的精确闭式表达式，该表达式仅依赖于学习速度场的散度，可在预训练模型上事后计算，无需重新训练或修改架构。

Comments 9 Pages, 5 figures

PolypSteer: Counterfactual Endoscopic Synthesis via Training-Free Activation Steering

MedSteer: 通过无训练激活引导进行反事实内窥镜合成

Trong-Thang Pham, Loc Nguyen, Anh Nguyen, Hien V. Nguyen, Ngan Le

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

AI总结 MedSteer通过无训练激活引导生成反事实内窥镜图像，提升医学影像数据增强效果

Forgetting-Resistant and Lesion-Aware Source-Free Domain Adaptive Fundus Image Analysis with Vision-Language Model

具有遗忘抵抗性和病变意识的源无关域自适应视网膜图像分析与视觉-语言模型

Zheang Huai, Hui Tang, Hualiang Wang, Xiaomeng Li

机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FRLA方法，通过保留目标模型的自信预测和利用ViL模型的细粒度知识，提升视网膜图像诊断的源无关域自适应性能。

Comments Some experimental results in Section 3 are based on comparisons that may not be entirely fair

Ethical Framework for Responsible Foundational Models in Medical Imaging

医学影像领域负责任基础模型的伦理框架

Debesh Jha, Gorkem Durak, Abhijit Das, Jasmer Sanjotra, Onkar Susladkar, Suramyaa Sarkar, Ashish Rauniyar, Nikhil Kumar Tomar, Linkai Peng, Sirui Li, Koushik Biswas, Ertugrul Aktas, Elif Keles, Matthew Antalek, Zheyuan Zhang, Bin Wang, Xin Zhu, Hongyi Pan, Deniz Seyithanoglu, Alpay Medetalibeyoglu, Vanshali Sharma, Vedat Cicek, Amir A. Rahsepar, Rutger Hendrix, A. Enis Cetin, Bulent Aydogan, Mohamed Abazeed, Frank H. Miller, Rajesh N. Keswani, Hatice Savas, Sachin Jambawalikar, Daniela P. Ladner, Amir A. Borhani, Concetto Spampinato, Michael B. Wallace, Ulas Bagci

专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究针对医学影像领域基础模型整合临床实践时的隐私、偏差、可解释性等伦理挑战，提出含隐私保护、偏差应对、人类监督的伦理框架，以平衡创新与医学伦理原则。

Journal ref https://www.frontiersin.org/journals/medicine/articles/10.3389/fmed.2025.1544501/full

FoMoH: A clinically meaningful foundation model evaluation for structured electronic health records

FoMoH：针对结构化电子健康记录的具有临床意义的基础模型评估

Vincent Jeanselme, Zilin Jing, Aparajita Kashyap, Chao Pang, Florent Pollet, Young Sang Choi, Xinzhuo Jiang, Yuta Kobayashi, Yanwei Li, Sara Matijevic, Karthik Natarajan, Shalmali Joshi

机构 * Department of Biomedical Informatics Columbia University（生物医学信息学系 哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建含14项临床预测任务的基准，评估6种EHR基础模型，发现其在标注数据有限时区分性能更优、群体公平性更好，但低患病率场景表现差、跨机构可迁移性不足。

Alignment Collapse Under KV Cache Quantization: Diagnosis and Mitigation

KV缓存量化下的对齐崩溃：诊断与缓解

Bruce Changlong Xu, Adarsh Kumarappan, Mu Zhou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； California Institute of Technology（加利福尼亚理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 研究发现低比特KV缓存量化会无声破坏大模型的安全对齐，根源在于安全特征位于低维激活子空间，易受量化噪声影响；提出逐通道缩减（PCR）诊断方法，分类三种失效模式并指导缓解，无需训练即可恢复高达97%的对齐损失。

Comments Preprint. 61 pages, 9 figures

RareLens: Towards End-to-End Rare Disease Care via Aligning Divergent Large Language Model Reasoning

RareLens：通过对齐不同的大语言模型推理实现端到端罕见病护理

Xi Chen, Hongru Zhou, Shiyu Feng, Hanyu Zhou, Huahui Yi, Rongsheng Wang, Tiancheng He, Kun Wang, Pingping Liu, Qiankun Li, Sicheng Lin, Huiying Ou, Xiaohong Zheng, Tianying Zang, Zhuohang Wu, Leheng Jiang, Kexin Cao, Wenhan Zhang, ChengYi Li, Zhiyang Wang, Songlin Li, Benyou Wang, Ningbei Yin, Shaoting Zhang, Weili Fu, Jian Li, Kang Li

专题命中 诊断辅助 ：clinical AI(abstract)；diagnosis(abstract)

AI总结 针对罕见病诊断难题，RareLens系统利用不同大语言模型推理的差异，通过四个协同模块实现全病程临床决策支持，在真实数据集和外部研究中表现出色，证明对齐模型推理是高不确定性临床决策的有效策略。

Comments 100 pages 7 figures

EEG Foundation Challenge: From Cross-Task to Cross-Subject EEG Decoding

脑电（EEG）基础挑战赛：从跨任务到跨主体的脑电解码

Bruno Aristimunha, Dung Truong, Pierre Guetschel, Seyed Yahya Shirazi, Isabelle Guyon, Alexandre R. Franco, Michael P. Milham, Aviv Dotan, Scott Makeig, Alexandre Gramfort, Jean-Remi King, Marie-Constance Corsi, Pedro A. Valdés-Sosa, Amit Majumdar, Alan Evans, Terrence J Sejnowski, Oren Shriki, Sylvain Chevallier, Arnaud Delorme

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

AI总结 本文介绍一项包含跨任务跨主体脑电解码、精神病理因素预测两项挑战的大规模脑电竞赛，提供对应基线模型，旨在推动泛化性脑电解码模型及相关临床应用的发展。

Comments Approved at Neurips Competition track. webpage: https://eeg2025.github.io/

Journal ref The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025

Label-Efficient Bilateral Attention for Parkinson's Disease Screening from Wrist-Worn IMU Signals

通过双通道自监督交叉注意力实现帕金森病检测

Meheru Zannat

机构 * Khulna University of Engineering & Technology（Khulna工程科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用双通道自监督交叉注意力模型处理双侧腕部IMU信号，实现对帕金森病与健康对照组及鉴别诊断组的分类，取得高准确率，展示了在少量标注数据下迁移学习的有效性。

Comments 11 pages, 6 figures, 7 tables

ConMem: Contribution-Aware Memory for Long-Horizon Manufacturing Inspection Logs

ConMem：面向长周期制造检查日志的贡献感知记忆

Bingchen Liu, Yuanyuan Fang, Lei Liu, Guangyuan Dong, Xing Fu, Yuanyuan Gao, Shuyue Wei, Xin Li, Xiangtian Meng

机构 * Shandong University（山东大学） ； Boston University（波士顿大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Joint SDU-NTU Centre for Artificial Intelligence Research (C-FAIR), Shandong University（山东大学-南洋理工大学人工智能联合研究中心（C-FAIR）） ； Rizhao Steel Holding Group Co., Ltd.（日照钢铁控股集团有限公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对长周期制造检查日志的早期风险筛查需求，提出ConMem贡献感知记忆框架，通过Shapley风格评估保留高价值证据，在真实数据集上实现76.0% QA准确率，大幅减少输入token数与响应时间，可有效保留弱早期信号并提供预警。

From Errors to Rules: Iterative Prompt Optimization for Text Classification

从错误到规则：文本分类的迭代提示优化

Yueying Cui, Renhao Xue, Yi Zhang, Mukul Prasad

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究文本分类的提示优化方法，提出错误引导优化（ERGO）方法，通过诊断-规定-重写反馈循环迭代训练集。该方法在特定任务上准确率最高，能生成可解释规则，还提供了任务特征与最优范式选择的互补框架。

Prompt engineering does not universally improve Large Language Model performance across clinical decision-making tasks

提示工程并不能普遍提升大型语言模型在临床决策任务中的性能

Mengdi Chai, Ali R. Zomorrodi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究发现提示工程对LLMs在临床决策任务中的性能提升具有高度依赖模型和任务的特性，强调了定制化策略的重要性。

MiraMind: Benchmarking Reliable Mental Health Reasoning beyond Answer Accuracy

MentraSuite：面向心理健康推理与评估的训练后大语言模型

Mengxi Xiao, Kailai Yang, Pengde Zhao, Enze Zhang, Ziyan Kuang, Zhiwei Liu, Weiguang Han, Shu Liao, Lianting Huang, Guojun Xiong, Victor Gutierrez Basulto, Jinpeng Hu, Min Peng, Qianqian Xie, Sophia Ananiadou

机构 * School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Center for Language and Information Research, Wuhan University（武汉大学语言信息研究中心） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） ； Mount Holyoke College（马歇尔学院） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 MentraSuite通过训练后模型Mindora，提升心理健康推理的可靠性与一致性，适用于复杂的心理健康评估与诊断场景。

Ensemble learning of pathology foundation models for precision oncology

面向精准肿瘤学的病理基础模型集成学习

Xiangde Luo, Xiyue Wang, Feyisope Eweje, Xiaoming Zhang, Juan Luis Gomez Marti, Sarah Cascarino, Sen Yang, Yuchen Li, Ryan Quinton, Jinxi Xiang, Yuanfeng Ji, Zhe Li, Yijiang Chen, Colin Bergstrom, Ted Kim, Francesca Maria Olguin, Kelley Yuan, Matthew Abikenari, Andrew Heider, Sierra Willens, Sanjeeth Rajaram, Robert West, Joel Neal, Adam Schoenfeld, Maximilian Diehn, Chad Vanderbilt, Ruijiang Li

机构 * Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine（放射肿瘤科，斯坦福大学医学院） ； Department of Pathology, Stanford University School of Medicine（病理学系，斯坦福大学医学院） ； Department of Medicine (Oncology), Stanford University School of Medicine（医学系（肿瘤学），斯坦福大学医学院） ； Department of Neurosurgery, Stanford University School of Medicine（神经外科，斯坦福大学医学院） ； Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence（斯坦福大学人本人工智能研究所） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对现有病理基础模型性能不一致、泛化有限的问题，提出ELF集成学习框架，整合5个预训练病理基础模型，在5万余张WSIs上训练后，在多种肿瘤相关任务中性能优于单模型，为病理应用提供新方案。

Comments In this version, we fixed some issues and updated some results

Simple Token-Efficient Vision-Language Model for Case-level Pathology Synoptic Report Generation

用于病例级病理学概要报告生成的简单令牌高效视觉语言模型

Zhiyuan Yang, Jiahao Cheng, Vincent Quoc-Huy Trinh, Mahdi S. Hosseini

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering (CSSE), Concordia University, Montreal, Canada（计算机科学与软件工程系（CSSE），康科迪亚大学，蒙特利尔，加拿大） ； Axe Cancer, Centre de recherche du CHUM, Université de Montréal, Montreal, Canada（Axe癌症，CHUM研究中心，蒙特利尔大学，蒙特利尔，加拿大） ； Institut de recherche en immunologie et cancérologie (IRIC), Université de Montréal（免疫学与癌症研究所（IRIC），蒙特利尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute, Montreal, Canada（魁北克AI研究所（Mila），蒙特利尔，加拿大） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种简单令牌高效的视觉语言模型，通过5倍放大率的512×512补丁和两阶段监督训练，在有限GPU内存下实现病例级多WSI病理报告生成，显著降低序列长度并提升效率。

Comments DeLTA 2026 Conference Best Paper Award

Loom: Multi-Region Analysis of Spatial Transcriptomics with Local Neighborhoods and Global Trajectories

Loom：利用局部邻域和全局轨迹对空间转录组学进行多区域分析

Siyuan Zhao, Nafiul Nipu, Hossein Fathollahian, Olga Karginova, Hao Chen, Ameen Salahudeen, G. Elisabeta Marai

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 q-bio

AI总结 Loom是用于空间转录组学分析的视觉计算系统，利用新颖图形符号和计算框架，应对多模态整合挑战，经案例研究和可用性研究评估，有效支持细胞转变及时空表达动态发现。

Attributes Should Come from Images, Not Class Names: Distribution-Conditioned Attribute Selection for Vision-Language Models

属性应来自图像，而非类名：视觉语言模型的分布条件属性选择

Gautam Rajendrakumar Gare, Jia Shi, Zhiqiu Lin, Deepak Pathak, John Galeotti, Deva Ramanan

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 研究视觉语言模型可解释零样本分类，指出基于类名的描述符视觉证据不足。提出从目标图像集选属性的方法，该方法提升了准确率，性能优于CoOp，用时短，所选属性还能描述数据分布，是一种有效的分布条件属性选择策略。

Comments Accepted at the PFATCV Workshop, ECCV 2026. Project page: https://ggare-cmu.github.io/AttributeSelect/

A Comparative Study in Surgical AI: Potential and Limitations of Data, Compute, and Scaling

外科AI的比较研究：数据、计算和扩展的潜力与局限

Kirill Skobelev, Eric Fithian, Yegor Baranovski, Jack Cook, Sandeep Angara, Shauna Otto, Zhuang-Fang Yi, John Zhu, Neeraj Mainkar, Margaux Masson-Forsythe, Daniel A. Donoho, X. Y. Han

机构 * Center for Applied AI, Chicago Booth（应用人工智能中心，芝加哥商学院） ； Surgical Data Science Collective（外科数据科学集体） ； Children’s National Hospital（儿童医学中心） ； Operations Management & Tolan Center for Healthcare, Chicago Booth（运营管理与托兰医疗中心，芝加哥商学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文通过2026年最先进的AI方法，研究了外科手术工具检测中的性能和限制，发现即使使用多十亿参数模型和大量训练数据，当前的视觉语言模型在神经外科手术工具检测任务中仍表现不足，且模型规模和训练时间的增加对性能提升效果有限，表明当前AI在手术应用中仍面临显著挑战。

Demystifying Prediction Powered Inference

解开预测驱动推断之谜

Yilin Song, Dan M. Kluger, Harsh Parikh, Tian Gu

机构 * Department of Biostatistics, Columbia Mailman School of Public Health（哥伦比亚大学生物统计学系、哥伦比亚大学马利曼公共卫生学院） ； Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院数据、系统和社会研究所） ； Department of Biostatistics, Yale School of Public Health（耶鲁大学生物统计学系） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过整合PPI的理论基础和方法学扩展，提供统一的实用工作流程，帮助研究人员负责任地应用预测驱动推断。

Comments updated manuscript

Principled analysis of crossover designs: causal effects, efficient estimation, and robust inference

交叉设计的原理性分析：因果效应、有效估计与稳健推断

Zhichao Jiang, Peng Ding

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出基于设计的框架分析交叉设计，定义因果估计量并统一使用最小二乘法进行估计，提供稳健推断方法。

SAKE: Structured Agentic Knowledge Extrapolation for Complex LLM Reasoning via Reinforcement Learning

SAKE：通过强化学习进行复杂LLM推理的结构代理知识外推

Jiashu He, Jinxuan Fan, Bowen Jiang, Ignacio Houine, Dan Roth, Alejandro Ribeiro

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 SAKE通过强化学习训练LLM自主检索和外推结构化知识，提升生物医学和常识领域推理性能，同时减少90%以上token使用。

Estimating order scale parameters of two scale mixture of exponential distributions

估计双尺度混合指数分布的顺序尺度参数

Somnath Mondal, Lakshmi Kanta Patra

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出改进估计方法，用于双尺度混合指数分布的有序尺度参数估计，并应用于多元Lomax分布和指数逆高斯分布。

Comments 28 pages, 20 tables, 35 citations

Citation Grounding Measures the Oracle: Graph Coverage Determines Reported LLM Hallucination Rates in Law

引用溯源：通过法律引用图检测和减少LLM引用幻觉

Volodymyr Ovcharov

机构 * LEX AI LLC 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出引用溯源（CG）指标，利用乌克兰法院判决的引用图（1.008亿判决，5.02亿边）检测LLM法律引用幻觉，并通过CG-DPO方法（基于真实判决构建偏好对）减少幻觉，在100个法律查询上CG为0.791-0.873，幻觉率13-21%。

Comments 21 pages, 4 figures, 5 tables. Substantially revised: title, framing and several v1 results changed. Adds a coverage sweep and a separability analysis; corrects the DPO configuration, the density-accuracy correlation and the qualitative examples. Code and data: https://huggingface.co/datasets/overthelex/citation-grounding-eval