医学 AI

The SKA as a Probe of Heliospheric Turbulence and Radio-wave Propagation Effects

作为日球层湍流和无线电波传播效应探测器的平方公里阵列射电望远镜（SKA）

Nicolina Chrysaphi, Eduard P. Kontar, Hamish A. S. Reid, Sophie Musset, Shilpi Bhunia, Kamen Kozarev

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究利用SKA探测日球层湍流和无线电波传播效应，通过将观测与模拟比较量化效应，其高灵敏度有助于识别微弱射电结构，结合地面及天基仪器，将成为观测太阳射电辐射的关键工具。

Comments Published in Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKAII), 2026 (arXiv:2606.20366). Report-no: AASKAII/Chrysaphi01. Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKAII) outlines the transformative scientific advances that will be enabled by the SKA telescopes

Hierarchical Fault Localization for Autonomous Driving Systems with Hypothesis Validation and Intent Analysis

基于假设验证和意图分析的自动驾驶系统分层故障定位

Rui Zheng, Changwen Li, Yi Ji, Rongjie Yan

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对自动驾驶系统故障难定位问题，提出HINT框架，通过假设验证和意图分析分两阶段进行分层故障定位，无需重新模拟，经在Apollo上评估，该框架在模块级诊断和代码级定位性能强，实际错误端到端准确率达77.8%。

Multiple Instrument Methods Comparison by Precision weighted Deming Regression

基于精度加权戴明回归的多仪器方法比较

Douglas M Hawkins, Jessica J Kraker

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对多仪器方法比较问题，基于精度加权戴明回归进行扩展，开发了用于拟合、形式推断、残差分析及异常值检测与诊断的算法，以处理测量变异性随分析物值变化的情况。

Comments 27 pages 12 figures

When Screening Misleads: A Robust Mendelian Randomization Test for Reliable Causal Discovery

当筛选产生误导时：用于可靠因果发现的稳健孟德尔随机化检验

Litao Jia, Bo Chen

专题命中 诊断辅助 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究旨在解决孟德尔随机化中先筛选关联再评估因果效应导致的I型错误膨胀问题，提出新颖稳健MR检验，该检验能保持正确I型错误率且可利用先前汇总统计量提高功效，模拟研究显示其优于经典方法。

From Neural Network Decisions to Training Cases: An Exact Account via Case-Based Decision Theory

从神经网络决策到训练案例：基于案例决策理论的精确阐述

Manli Yan, Yuebin Lin, Yaowen Yu, Yong Zhao

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究神经网络决策，基于案例决策理论，通过OLS行动读出的精确案例分解，能追溯分数到训练案例、衡量行动一致性等，在多任务中恢复案例级偏好结构，实现高一致性且审计简单，探测器保真度由分数重建衡量。

Comments Preprint. 15 pages, 9 figures, 4 tables. Includes appendix

NextFund: A Unified Performance Tracking Platform for Agentic Portfolio Management

NextFund：用于智能投资组合管理的统一绩效跟踪平台

Changlun Li, Peixian Ma, Qiqi Duan, Zhenyu Lin, Peineng Wu

机构 * Paradoox AI Research（帕拉多克斯人工智能研究） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究基于大语言模型智能体参与投资组合管理的评估问题，提出NextFund平台，通过时间一致的市场准入等实现智能体行为可观察，能跨市场比较模型等，在多地股票上展示其可实现更公平基准测试和可行诊断的作用。

Confining Nondeterminism: AI-Driven Research Systems as DBMSs for Reliable, Non-Wasteful, Transparent, and Collaborative Research [Vision]

限制非确定性：作为数据库管理系统的人工智能驱动研究系统，实现可靠、无浪费、透明和协作式研究 [愿景]

Kyoungmin Kim, Anastasia Ailamaki

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究指出大语言模型代理在研究中存在不可信问题，根源是代理循环的随机调用无法检查内部状态。借鉴数据库经验，建议用确定性带版本的数据流引擎组织研究项目，大语言模型作查询编译器，五条设计规则确保研究可靠、透明且协作。

Can Agentic Trading Systems Pay for Their Own Intelligence?

智能交易系统能否为自身智能付费？

Qiqi Duan, Changlun Li, Chen Wang, Fan Zhang, Mengxiang Wang, Dayi Miao, Peixian Ma, Jiangpeng Yan, Liyuan Chen, Shuoling Liu, Preslav Nakov, Yuyu Luo, Nan Tang

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Paradoox AI（悖论人工智能公司） ； E Fund Management Co., Ltd（易方达基金管理有限公司） ； MBZUAI（Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究基于LLM的交易系统中智能体能否为自身智能付费的问题，引入TradeLens工具包进行评估，通过多方面分析发现可行性取决于智能到利润的转化，不同模型有不同失败模式，重构了此类交易智能体的评估方式。

Information-seeking failures of large language models in agentic clinical reasoning

大语言模型在代理临床推理中的信息获取失败

Krischan Braitsch, Laura K. Schmalbrock, Theresa Weltermann, Andrew F. Berdel, Isabella Miller, Kai Tran, Michael Heider, Sabrina Kraus, Florian Bassermann, Jacqueline Lammert, Sebastian Ziegelmayer, Marcus Makowski, Lisa C. Adams, Keno K. Bressem

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究大语言模型在临床推理中信息获取失败问题，开发血液肿瘤学代理评估框架，发现信息利用率是诊断准确性关键指标，推理痕迹与准确性不相关，主要失败模式为搜索满足等，指出模型主要限制是不确定性下信息获取失败。

Comments 66 pages, 9 figures; includes supplementary material

A Numerically-Robust ROS 2 Port of iG-LIO: Diagnosing and Fixing Toolchain-Induced Failures in Incremental GICP LiDAR-Inertial Odometry

iG-LIO的数值稳健ROS 2端口：诊断和修复增量GICP激光雷达惯性里程计中工具链引起的故障

Afonso E. Carvalho, David Portugal, Paulo Peixoto

机构 * Robotics Institute (RI), Carnegie Mellon University (CMU)（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Institute of Systems and Robotics (ISR), University of Coimbra (UC)（科英布拉大学系统与机器人研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对iG-LIO的ROS 2端口，诊断并修复由工具链导致的数值故障。通过分析QoS不匹配等问题，采取修正点场解析、添加传感器支持等方法，在多种传感器上验证了改进后的端口，为该端口提供了可引用参考。

Comments 3 pages, 1 figure, 4 references

Robo-ValueRL: Reliable Value Estimation for Offline-to-Online Reinforcement Learning

Robo-ValueRL：离线到在线强化学习的可靠价值估计

Wenke Xia, Pei Ren, Wenbo Yu, Yizhuo Zhang, Jifan Li, Yixue Zhang, Yinuo Zhao, Qingyang Gao, Jianlong Fu, Jian Tang, Ji-Rong Wen, Zhengping Che, Di Hu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； Beijing Forestry University（北京林业大学） ； Peking University（北京大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究离线到在线强化学习中价值函数可靠性对策略优化的影响，提出Robo-ValueRL框架，通过特定指标评估价值估计可靠性并用于策略预训练和在线改进，实验显示其能有效提升下游策略性能，突出价值引导数据利用对策略改进的重要性。

Comments Please refer to our website: https://gewu-lab.github.io/Robo-ValueRL/

Agentic Context Learning with Self-Discovered Specification

通过自我发现的规范进行智能体上下文学习

Jike Zhong, Ming Li, Yuxiang Lai, Ziyan Yang, Jingyu Xie, Jihyung Kil, Zheda Mai, Shao-Yuan Lo, Ren Xiang, Konstantinos Psounis, Yuanyuan Lei

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究上下文学习困难的原因，发现其不仅需内容获取还需规范获取。设计PSCI干预措施，提取并强化局部规范，在多个模型上取得显著提升，验证了规范获取的重要性，表明上下文学习依赖内容与规范获取。

Measurement-induced overconcentration in quantum generative models

量子生成模型中的测量诱导过集中

Runzhe Mo, Bingzhi Zhang, Quntao Zhuang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究量子生成模型中测量诱导过集中问题，引入三个指标诊断，证明不同监测电路输入敏感性变化，提出截断QuDDPM，数值表明其在保持性能时保留更强输入敏感性，确定测量诱导过集中是动态限制并将时间深度作为设计参数。

Dissipativity-Based Multiport Stability Root-Cause Identification and Mitigation for Solid-State Transformers

基于耗散性的固态变压器多端口稳定性根本原因识别与缓解

Xiangyu Meng, Dong Xie, Hongjian Lin, Chunxu Lin, Xinglai Ge, Zhigang Liu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对高功率并网固态变压器控制回路设计不当致低频振荡问题，建立多端口导纳矩阵，通过多端口耗散性分析诊断不稳定根源，设计稳定控制器解决问题，在缩小比例原型上验证，有效保证弱电网下稳定运行。

Comments 14 pages. Accepted manuscript

Journal ref IEEE Transactions on Industrial Electronics, pp. 1-13, 2026

MentalHospital: A Virtual Environment for Evaluating Psychiatric Clinical Encounters

精神病院：一个用于评估精神科临床问诊的虚拟环境

Yuming Yang, Xiao Sun, Yuanwei Zou, Zhengxiao Wu, Yun Chen, Jiang Zhong, Haoyang Zeng, Jingwang Huang, Kaiwen Wei

机构 * School of Computer Science, Chongqing University（重庆大学计算机科学学院） ； School of Computer Science, Hunan University（湖南大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型在精神科临床问诊评估不足的问题，引入MentalHospital虚拟环境，实例化S.O.A.P.工作流程，用双轨协议评估，开发MentalEval，经测试其具有临床保真度且与专家高度一致，指出大语言模型在精神状态评估上落后临床医生。

Mechanistic Interpretability of LLM Jailbreaks via Internal Attribution Graphs

通过内部归因图对大语言模型越狱进行机制性可解释性研究

Anupam Wagle, Ifrat Ikhtear Uddin, Chaowei Zhang, Longwei Wang

机构 * Department of Computer Science, University of South Dakota（南达科他大学计算机科学系） ； School of Information and Artificial Intelligence, Yangzhou University（扬州大学信息与人工智能学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究大语言模型越狱漏洞，通过构建内部计算图揭示对抗攻击引发的内部推理转变，提出统一框架实现因果诊断，实验证明计算图偏差与不安全行为相关，干预可提升模型鲁棒性。

Grounding Spatial Relations in a Compact World Model: Instruction Leakage and a Goal-Free Dynamics Fix

在紧凑世界模型中建立空间关系：指令泄漏与无目标动力学修复

Yufeng Wang, Lu Wei, Haibin Ling

机构 * Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究以语言目标为条件的紧凑世界模型中空间关系建立问题，发现指令泄漏陷阱，提出将目标排除在动力学外并监督读取路径的修复方法，适用于相关世界模型，提升关系基础的准确性。

SmartHomeSecure: Automated Detection and Repair of Smart Home Configuration Errors Using Large Language Models

智能家居安全：使用大语言模型自动检测和修复智能家居配置错误

Yizhi Wang, Xinghua Gao, Reachsak Ly, Alireza Shojaei

机构 * Myers-Lawson School of Construction, Virginia Polytechnic Institute and State University（Myers-Lawson工程学院，弗吉尼亚理工学院和州立大学） ； School of Technology, Eastern Illinois University（技术学院，东伊利诺伊大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究智能家居配置文件错误问题，提出SmartHomeSecure原型，结合轻量级程序分析与约束引导大语言模型生成，实现自动检测与修复，经实验评估，四个模型测试结果显示该方法能有效提高智能家居配置修复的可靠性和可用性。

DynaKRAG: A Unified Framework for Learnable Evidence Control in Multi-Hop Retrieval-Augmented Generation

DynaKRAG：多跳检索增强生成中可学习证据控制的统一框架

Yaqi Wu, Xiaolei Guo, Chenyu Zhou, Jiaqi Huang, Xianfa Zhang, Junxu Zhang, Zhuo Yu, Zhubo Shi, Jianghao Lin, Dongdong Ge

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Aircraft Manufacturing Co., Ltd.（上海飞机制造有限公司） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究多跳检索增强生成中证据控制问题，提出DynaKRAG框架，将证据获取表述为状态条件控制，通过有效性层和控制器选择操作，实验表明该框架在多个基准测试中表现出色，证明协调检索等操作的益处。

SWE-Review: Closing the Loop on Issue Resolution with Agentic Code Review

SWE-Review：通过智能代码审查解决问题闭环

Ruoyu Wang, Jierun Chen, Shaowei Wang, Chaofan Tao, Sidi Yang, Yuxin Jiang, Kim-Hui Yap, Lifeng Shang, Xiaohui Li, Haoli Bai

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究通过智能代码审查闭合PR生成环的问题，核心方法是SWE-Review框架，由审查代理进行审查并提供反馈。主要贡献是能持续改进PR，在多方面表现优于单轮审查，还能推动AI编码代理从一次性PR生成迈向闭环问题解决。

Reproducible Validation of Voucher-Based L2 Interoperability: Diagnosing an ERC-4337 Compatibility Issue in an EIL SDK Implementation

基于凭证的L2互操作性的可重现验证：诊断EIL SDK实现中的ERC-4337兼容性问题

Cheng-En Lee, Yu-Chien Huang, Yun-Cheng Tsai

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究以太坊L2跨汇总互操作性问题，提出可重现双L2验证框架，通过构建测试平台、部署组件等缓解兼容性问题，实现凭证生命周期执行，贡献在于实证诊断、缓解措施及验证工件，明确相关差距。

Ethics and EU AI Act in Cases of Work Disability Risk and Alzheimer's Disease Risk Prediction

工作残疾风险和阿尔茨海默病风险预测案例中的伦理与欧盟人工智能法案

Sami Andberg, Henri Terho, Katja Saarela

专题命中 诊断辅助 ：medical AI(abstract)

AI总结 研究以伦理人工智能和欧盟人工智能法案为框架，分析工作残疾风险与阿尔茨海默病风险预测的人工智能工具案例，发现其属高风险系统，从研究到生产需大量工作与合规操作。

Comments Preprint version (2025-09) of paper presented at The 2026 International Conference of Breakthroughs in AI (BAI'26)

Journal ref Lecture Notes in Networks and Systems 1907 (2026) 231-240

Refractive-index tomography of opaque tissue from its own backscattered light

从不透明组织自身的背向散射光进行折射率断层扫描

Tran Dinh Hoang, Jaecheol Cho, Thi Van Anh Nguyen, Eunyoung Seong, Joowon Lim, Jin Hee Hong, Yongwoo Kwon, Jun Wan Kim, Juhee Yang, Seokchan Yoon, Sungsam Kang, Wonshik Choi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究利用分治逆散射框架，从背向散射光恢复传输信息，重建细胞3D RI，无需双侧光接入，实现对活体组织细胞的无损纵向成像，如在工程组织和活体小鼠中成像并量化骨细胞干质量。

Layer-wise Cross-Lingual Depression Detection from Speech: Analysis with Contrastive Alignment

基于语音的分层跨语言抑郁检测：对比对齐分析

Anisha Pattanayak, Hanie Kang, Huang-Cheng Chou, Shrikanth Narayanan, Sudarsana Reddy Kadiri

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究跨语言抑郁检测难题，提出CLeaD框架，通过映射英语和普通话的WavLM嵌入到共享临床空间来检测，无需平行数据或目标语言微调，实验显示有一定效果。

Comments Submitted to SLT 2026

FormalRx: Rectify and eXamine Semantic Failures in Autoformalization

FormalRx：纠正和检查自动形式化中的语义错误

Haocheng Wang, Baiyu Huang, Yingjia Wan, Xiao Zhu, Xiaoyang Liu, Yinya Huang, Zhijiang Guo

机构 * LARK Lab, HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）LARK实验室） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； SJTU（上海交通大学） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究自动形式化中语义对齐问题，提出FormalRx框架，核心是SCI错误分类法，能实现对齐判定、错误分类、定位及纠正，通过实例验证性能优于基线，助力自动形式化系统诊断与改进。

Comments 44 pages, 5 figures. Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

LLM-Driven CI-CD Workflow Intelligence for Cyber Systems Engineering

面向网络系统工程的由大语言模型驱动的持续集成与持续交付工作流智能

Bonan Shen, Jiazhou Gao, Tao Ning, Wei-Jung Huang, Xin Liu

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究面向网络系统工程的CI/CD工作流智能，通过基于大语言模型的分析管道，结合多种方法处理大量GitHub库数据，发现问题并得出结果，强调CI/CD可观测性应结合诊断、上下文和人工审查。

Candidate-Constrained Retrieval-Augmented Generation for LongEval-RAG: System Design and Empirical Analysis

用于LongEval-RAG的候选约束检索增强生成：系统设计与实证分析

Yingdong Yang, Haijian Wu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 介绍用于LongEval-RAG的候选约束检索增强生成系统，结合多种方法，经评估得出最强平衡变体rule-minilm，表明主要增益来自稳定规则证据单元与句子级神经选择结合，强调多指标评估需求。

Comments Published in CEUR Workshop Proceedings 2026

Fault Detection and Explainable Classification in Automotive HIL Validation via Denoising Autoencoders and In-Context Large Language Models

通过去噪自编码器和上下文大语言模型进行汽车硬件在环验证中的故障检测与可解释分类

Mohammad Abboush, Hamza Ouarrad, Andreas Rausch

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出用于汽车实时验证中故障检测与分类的通用且可解释的两阶段框架，先以去噪自编码器标记异常，再用大语言模型分类并给出解释，评估显示该方法有效。

LogSemFuse: Semantic Evidence Fusion for Explainable Log Anomaly Detection

LogSemFuse：用于可解释日志异常检测的语义证据融合

Hassan Jabri, Zeyang Ma, Zhijie Wang, Tse-Hsun Chen

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究日志异常检测，提出LogSemFuse框架，结合骨干预测与多源语义证据，增强现有检测器，能产生异常决策和基于证据的解释，提升检测效果与可解释性，且开销小。

TRIAGE: Trustworthy Retrieval Instrumentation And Graph Evaluation

TRIAGE：可信检索工具与图评估

Axel TahmasebiMoradi, Lucas Schott, Martin Royer

机构 * IRT-SystemX（SystemX研究院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究基于LLM驱动自动构建的知识图谱评估问题，引入TRIAGE框架，通过特定阶段指标对知识图谱构建与使用各阶段评估，可定位失败环节并给出改进方向。