医学 AI

Diagnosis Before Recovery: Turning Agent Failures into Selective Self-Correction

修复前诊断：将智能体故障转化为选择性自修正

Pan Wang, Yihao Hu, Hang Wang, Zirui Lv, Xin Zhang, Jianshe Li, Jiang-Ming Yang, Wei Wu, Yongqi Tong

机构 * Ant International（蚂蚁国际） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本研究提出诊断引导的修复框架DARC，通过先诊断故障类型再进行选择性自修正，在ALFWorld等三个任务场景中提升了智能体平均任务性能并减少资源消耗，为缺乏类编译器反馈的领域构建可靠智能体提供了实用路径。

Social Chain of Thought: A Multi-Agent Architecture Grounded in Medical Differential Diagnosis Methodology

社会思维链：一种基于医学鉴别诊断方法论的多智能体架构

Del Coburn, Scott Sanner, Dan Silver

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出基于医学鉴别诊断方法论的多智能体架构SCoT，通过多轮专家协作提升复杂病例诊断召回率，其优势无法通过单一推理实现。

Comments 14 pages, 9 figures, 6 tables

Teaching agentic AI to learn expert reasoning for rare disease diagnosis

LiteOdyssey: 一种用于可解释罕见病诊断的轻量级推理AI智能体

Minh-Ha Nguyen, Erica Gray, Bryce A. Schuler, Kevin W. Byram, Chih-Ting Yang, Fan Ma, Hua Xu, Wu-Chen Su, Chao Yan, Wei-Qi Wei, Adam Wright, Lisa Bastarache, Josh Peterson, Lingyao Li, Siyuan Ma, Undiagnosed Diseases Network, Rizwan Hamid, Thomas A. Cassini, Cathy Shyr

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出轻量级框架LiteOdyssey，通过人类-AI协作的诊断策略和公共生物医学工具增强单个推理语言模型，在罕见病诊断基准上达到最先进性能，无需微调或多智能体集成。

Comments 69 pages, submission version

Optimized Deferral for Imbalanced Settings

优化不平衡设置下的延迟策略

Corinna Cortes, Anqi Mao, Mehryar Mohri, Yutao Zhong

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Courant Institute of Mathematical Sciences（Courant数学科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究了在专家不平衡情况下两阶段学习延迟方法，提出新的成本敏感学习算法MILD，通过改进损失函数和保障机制，提升了图像分类和LLM路由任务的性能。

Comments ICML 2026

Variational Mixture of Graph Neural Experts for Alzheimer's Disease Recognition across Frequency Bands in EEG Brain Networks

用于跨脑电图脑网络频段的阿尔茨海默病识别的变分图神经专家混合模型

Jun-En Ding, Anna Zilverstand, Shihao Yang, Albert Chih-Chieh Yang, Feng Liu

机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, Rutgers University（鲁特大学工业与系统工程系） ； Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, University of Minnesota（明尼苏达大学精神病学与行为科学系） ； Institute of Brain Science, College of Medicine, National Yang-Ming Chiao Tung University（国家阳明交通大学医学院脑科学研究所） 纠错

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

AI总结 针对痴呆症脑电图诊断难题，提出VMoGE框架，结合多频段脑电图分析、变分图神经网络和专家混合架构。实验显示其性能强大，还具有临床转化价值，能关联疾病指标、揭示频段变化，为痴呆症诊断提供新方法和依据。

CTBench: Evaluating Troubleshooting Capabilities of AI Agents in Realistic Telecom Network Operations

CTBench：评估AI智能体在真实电信网络运维中的故障排查能力

Xingyu Yan, Tingting Dai, Antonio De Domenico, Mohamed Sana, Nicola Piovesan, Changchang Li, Bowen Liu, Kun Jiang, Mengjie Zhang, Dingcheng Shan, Jing-Cheng Pang, Chenwei Wu, Sijie Wu, Lianying Chao, Haoran Cai, Jiantao Ye, Xubin Li, Simon Mark Lucas, Xin Chen

机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Paris Research Center, Huawei Technologies（华为技术有限公司巴黎研究中心） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究提出CTBench基准，评估AI智能体的电信故障排查能力，发现其路径恢复表现好于根本原因分析，且资源消耗与诊断效果无必然关联。

Towards Model-based Run-time Cybersecurity: On Control-Flow Anomaly Detection, Attack Identification, and Hardware Monitoring

面向基于模型的运行时网络安全：控制流异常检测、攻击识别与硬件监控

Martin Sachenbacher, Martin Leucker, Alexander Weiss, Aliyu Tanko Ali

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出结合软件与硬件监控的基于模型的方法，以提升控制流异常检测与攻击树识别的鲁棒性，解决攻击者通过伪装控制流逃避检测的问题，在认证服务示例中验证了该方案可提高诊断精度。

Comments 14 pages

When Do Institutions Beat Intelligence?

何时制度优于智能？

Zhengye Han

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究通过构建受控人工生态，实验揭示制度在修复集体构建可用公共状态的失败时优于智能，反之则不然，为智能与制度的选择提供了诊断依据。

Knowledge-Graph-Guided Retrieval-Augmented LLMs for Explainable Root Cause Analysis in Automotive HiL Validation

知识图谱引导的检索增强大语言模型用于汽车在环（HiL）验证中的可解释根本原因分析

Hamza Ouarrad, Mohammad Abboush, Andreas Rausch

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出KG引导的RAG-LLM框架，用于汽车HiL数据的RCA与故障定位，在ASM汽油发动机和电动车系统案例中分别获90%、94% Top-1准确率，可实现可解释且泛化的故障分析。

Comments 10 pages, 3 figures, 5 tables. Accepted for publication and oral presentation at the 10th International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS 2026), Rome, Italy, November 23--25, 2026

Benchmarking Quantum and Classical Machine Learning Models on Oncological Data

量子与经典机器学习模型在肿瘤数据上的基准测试

Sydney Leither, Thomas Lubinski, Michael Kubal, Sonika Johri

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究开发公平基准测试方法，对比量子与经典机器学习模型在三类肿瘤数据集上的表现，未发现量子优势，建议优先分析高维度、更符合生物学实际的数据集以推进实用量子优势研究。

VIScore: Diagnosing Planning-Relevant Quality in Latent World Models

VIScore：诊断潜在世界模型中与规划相关的质量

Haiyu Wu, Randall Balestriero, Morgan Levine

机构 * Altos Labs（阿尔托斯实验室） ； Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对潜在世界模型规划成功率与潜在空间属性脱节的问题，提出VIScore指标，覆盖编码器、预测器、规划器，在跨任务场景下斯皮尔曼相关性超0.75，可更好解释规划成功率。

Classical Acceptance Is Not Hybrid Authentication: Validation Policy and Lifecycle Management of Hybrid X.509 Certificates in Deployed Open-Source Stacks

经典接受并非混合认证：在后量子迁移中测量X.509验证器语义

Taesung Kim, Boheung Chung, Keonwoo Kim, Yousung Kang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究后量子迁移中X.509混合证书验证问题，通过对多种验证堆栈、模式和证书方案测量，发现经典路径验证常忽略后量子证据，存在互操作性和绑定问题，贡献了验证器模型和参考合同并分析标准未要求的原因。

Comments 15 pages, 1 figure, 7 tables. Substantially revised manuscript with a management-focused framing, expanded lifecycle analysis, a policy-parametric validation contract, and updated reproducibility materials. Submitted to IEEE Transactions on Network and Service Management