医学 AI

TomaMMU: A Comprehensive Multimodal Understanding Benchmark for Tomato Leaf Diseases

TomaMMU：用于番茄叶片病害的综合多模态理解基准

Gia-Han Truong, Khang Nguyen Quoc, Luyl-Da Quach

机构 * FPT University（FPT大学） ； Korea University（高丽大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：pathology(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究推出用于番茄叶片病害多模态理解的TomaMMU数据集及TomaBench基准，评估14种VLMs时发现其细粒度识别等存在差距，微调后MCQ准确率达96.09%，为相关研究提供了方向。

Comments Accepted at ECCV CVPPA Workshop

SurroPilot: An LLM-Assisted Platform for Heterogeneous Surrogate Endpoint Evaluation in Clinical Trials

SurroPilot：用于临床试验中异质性替代终点评估的大语言模型辅助平台

Xingyu Li, Peng Wei

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 SurroPilot是集成LLM与异质性中介框架的辅助平台，可通过自然语言交互完成临床试验异质性替代终点评估全流程，降低了相关方法的应用技术门槛。

Comments Submitted for journal

A Unified Issue Resolution Benchmark for Requirement Clarification, Planning, and Code Generation for Coding Agents

面向编码智能体的需求澄清、规划与代码生成的统一问题解决基准

Xin Zhou, Chun Yong Chong, Kisub Kim, Yun Peng, Rui Shu, Zihan Wu, Xu Han, Guowen Yuan, Zeyang Zhuang, Jounghoon Kim, Jeongjin Ju, Seongmin Ju, Taein Yoon, David Lo

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究推出SWE-RPG编码智能体基准，评估发现主流编码智能体在该基准上平均解决率仅31.5%，隐性需求恢复是主要瓶颈，为改进编码智能体提供了方向。

Comments 9 pages

CAP: A Scalable Benchmark for Evaluating Cross-Site Browser Agents with Complex Actions and Perception

CAP：用于评估具备复杂动作与感知能力的跨站点浏览器智能体的可扩展基准

Zejun Xu, Taiyi Chen, Jin Li, Yongtong Gu, Qi Cheng, Aixuan Lv, Shuai Zhu, Pengfei Zhu, Kaichen Yang, Boyu Sun, Yixian Yang, Mulong Xie, Xin Liu, Dagang Li, Xiaoteng Ma, Hongru Wang

机构 * Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Southeast University（东南大学） ； FellouAI ； ARGUS Lab（ARGUS实验室） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究人员推出可扩展基准CAP，通过分解-重组流程构建420项跨站点网页任务，实验发现当前浏览器智能体在感知密集型交互上存在明显瓶颈，与真实需求差距较大。

Comments Accepted to COLM 2026. Project page: https://warriorxu0302.github.io/CAP-Bench/

Initial Evaluation of the Usability of Front-End Ontology Tooling

前端本体论工具可用性的初步评估

Clair Kronk, Rishabh Jain

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究针对生物医学领域，调查38名本体论研究者，用SUS量表评估15款前端本体论工具可用性，发现Protege和WebProtege可用性中等，熟悉程度影响得分，指出工具存在可用性差距。

Comments 5 pages, 1 figure

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

FinTrace: Holistic Trajectory-Level Evaluation of LLM Tool Calling for Long-Horizon Financial Tasks

FinTrace: LLM工具调用在长周期金融任务中的轨迹级综合评估

Yupeng Cao, Haohang Li, Weijin Liu, Wenbo Cao, Anke Xu, Lingfei Qian, Xueqing Peng, Minxue Tang, Zhiyuan Yao, Jimin Huang, K. P. Subbalakshmi, Zining Zhu, Jordan W. Suchow, Yangyang Yu

机构 * Stevens Institute of Technology（斯蒂文斯理工学院） ； Independent Researcher（独立研究者） ； The FinAI（FinAI） ； Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出FinTrace基准，通过800个专家标注的轨迹评估LLM工具调用，揭示模型在信息利用和最终答案质量上的不足，并通过FinTrace-Training数据集提升中间推理能力，但最终答案质量仍受限。