医学 AI

DeepSurvey-Bench: Evaluating Academic Value of Automatically Generated Scientific Surveys

DeepSurvey-Bench: 评估自动生成功科学调查的学术价值

Guo-Biao Zhang, Xian-Ling Mao, Ding-Yuan Liu, Da-Yi Wu, Tian Lan, Huihui Li, Heyan Huang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 DeepSurvey-Bench 通过综合评估生成调查的学术价值，解决现有基准在评估深度和可靠性上的不足。

Can Large Language Models Derive New Knowledge? A Dynamic Benchmark for Biological Knowledge Discovery

大语言模型能否推导新知识？一种动态生物知识发现基准

Chaoqun Yang, Xinyu Lin, Shulin Li, Wenjie Wang, Ruihan Guo, Fuli Feng, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出DBench-Bio，一种动态生物知识发现基准，通过三阶段流程评估AI的新知识发现能力，揭示当前模型在知识发现上的局限性。

Comments Accepted by KDD 2026

Adversarial Pragmatics for AI Safety Evaluation: A Diagnostic Framework and Seed Benchmark for Language-Mediated Control

面向AI安全评估的对抗语用学：指令冲突、嵌入命令与策略模糊性基准

Brett Reynolds

机构 * Humber Polytechnic（汉博理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出对抗语用学基准和标注协议，通过语言学控制的分类法评估模型在指令冲突、嵌入命令等场景下的行为，为安全评估提供实证和方法论工具。

Comments 32-page main paper plus 13-page supplement; 6 figures and 17 tables total; code and data artifact available at the linked repository

MEDIC: Comprehensive Evaluation of Leading Indicators for LLM Safety and Utility in Clinical Applications

MEDIC：对LLM在临床应用中的安全性和实用性领先指标的综合评估

Praveenkumar Kanithi, Clément Christophe, Marco AF Pimentel, Tathagata Raha, Prateek Munjal, Nada Saadi, Hamza A Javed, Svetlana Maslenkova, Nasir Hayat, Ronnie Rajan, Shadab Khan

机构 * M42 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：clinical LLM(abstract)

AI总结 MEDIC通过综合评估框架揭示LLM在临床应用中的安全性和实用性差异，强调需采用组合方法以应对多维度性能权衡。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (06/2026)

Unsupervised Deep Learning for Inverse Problems in Computed Tomography

计算断层成像逆问题的无监督学习

Laura Hellwege, Johann Christopher Engster, Moritz Schaar, Thorsten M. Buzug, Maik Stille

机构 * Institute of Medical Engineering, University of Lübeck（吕贝克大学医学工程研究所） ； Fraunhofer Research Institution for Individualized Medical Technology and Engineering (IMTE)（弗劳恩霍夫个性化医疗技术与工程研究所） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：CT(abstract_cn)

AI总结 本文提出一种无监督深度学习方法，用于解决无真实数据的计算断层成像逆问题，通过网络推理实现图像重建，优于传统方法并提升实时医疗成像效率。

Comments 19 pages, 12 Figures

Pipette: An Embodied Simulation Platform, Benchmark, and Data-Efficient Augmentation Framework for Wet-Lab Robotics

面向湿实验室机器人的具身仿真平台、基准测试及数据高效增强框架

Zhe Liu, Huanbo Jin, Zhaohui Du, Zhe Wang, Dongzhan Zhou, Minting Pan, He Xu, Peijia Li, Jiaming Gu, Quan Lu, Qi Wang, Bin Ji, Ting Xiao

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of Education（能源化工过程智能制造国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Department of Laboratory Medicine（实验室医学系） ； Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出Pipette平台，包含可编辑资产、仿真数据增强管道和11任务基准测试，将30次演示的VLA成功率从44.1%提升至74.7%。

Comments 19 pages, 19figures

Health System Scale Semantic Search Across Unstructured Clinical Notes

跨无结构临床笔记的健康系统规模语义搜索

Faith Wavinya Mutinda, Spandana Makeneni, Anna Lin, Shivaji Dutta, Irit R. Rasooly, Patrick Dibussolo, Shivani Kamath Belman, Hessam Shahriari, Kevin Murphy, Alex B. Ruan, Barbara H. Chaiyachati, Sanjay Chainani, Robert W. Grundmeier, Scott M. Haag, Jeffrey M. Miller, Heather M. Griffis, Ian M. Campbell

机构 * Department of Biomedical and Health Informatics, Children’s Hospital of Philadelphia（儿童医院哲学学院生物医学与健康信息学系） ； Google Cloud（谷歌云） ； Department of Pediatrics, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学儿科系） ； Division of Neonatology, Children’s Hospital of Philadelphia（儿童医院哲学学院新生儿科） ； Division of Human Genetics, Children’s Hospital of Philadelphia（儿童医院哲学学院人类遗传学部） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种在大规模健康系统中实现语义搜索的解决方案，通过优化嵌入模型和分块策略，实现了亚秒级查询延迟和高准确率的临床问答任务，同时展示了在临床实用性评估中减少任务完成时间的效果。

Comments For associated code, see https://github.com/Ian-Campbell-Lab/clinical-semantic-search

AgenticRAGTracer: A Hop-Aware Benchmark for Diagnosing Multi-Step Retrieval Reasoning in Agentic RAG

AgenticRAGTracer：用于诊断Agentic RAG中多步检索推理的跳数感知基准

Qijie You, Wenkai Yu, Wentao Zhang

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Key Laboratory of Data Intelligence and Security (Peking University)（北京市数据智能与安全重点实验室（北京大学）） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出首个由大语言模型自动构建的Agentic RAG基准AgenticRAGTracer，包含1305个跨领域数据点，支持逐跳验证，揭示模型在多步推理中推理链扭曲的问题。

Comments Accepted at ACL 2026 Findings

Health-ORSC-Bench: A Benchmark for Measuring Over-Refusal and Safety Completion in Health Context

Health-ORSC-Bench：衡量健康领域过度拒绝与安全完成的基准

Zhihao Zhang, Liting Huang, Guanghao Wu, Preslav Nakov, Heng Ji, Usman Naseem

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(abstract)

AI总结 针对大语言模型在健康场景中过度拒绝良性查询或对有害查询不安全遵从的问题，提出Health-ORSC-Bench基准，通过31,920个边界提示评估模型在意图模糊下的过度拒绝与安全完成质量，揭示安全优化模型过度拒绝率达80%。

Comments Accepted by ACL'26 Findings

MedLayBench-V: A Large-Scale Benchmark for Expert-Lay Semantic Alignment in Medical Vision Language Models

MedLayBench-V：面向医学视觉语言模型中专家与普通人语义对齐的大规模基准

Han Jang, Junhyeok Lee, Heeseong Eum, Kyu Sung Choi

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Seoul National University College of Medicine（首尔国立大学医学院） ； Department of Radiology, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院放射科） ； Healthcare AI Research Institute, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院健康人工智能研究所） ； The Advanced Imaging and Computational Neuroimaging (AICON) Laboratory（先进影像与计算神经影像实验室） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical image(abstract)

AI总结 提出首个大规模多模态基准MedLayBench-V，通过结构化概念基础精炼管道实现专家-普通人语义对齐，用于训练和评估能弥合医患沟通鸿沟的医学视觉语言模型。

Comments Findings of ACL 2026. 9 pages, 5 figures, 11 tables, plus appendix

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 18375-18394

Benchmarking Local LLMs for Natural-Language-to-SQL Querying in Biopharmaceutical Manufacturing: An Empirical Benchmark on Consumer-Grade Hardware

在生物制药制造中本地LLM的自然语言到SQL查询基准测试：消费级硬件上的实证基准

Sagar Bhetwal, Rajan Bastakoti, Nirajan Acharya, Gaurav Kumar Gupta, Ambika Baniya Bhandari

机构 * Department of Computer Science, University of the Cumberlands（大学的计算机科学系） ； Department of Computer Science, DePaul University（德保罗大学计算机科学系） ； Youngstown State University（亚当斯州立大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究评估了四种本地部署的开源大语言模型在生物制药制造数据库上的自然语言到SQL生成性能，发现代码调优的通用模型优于领域特定模型，但当前性能仍需人工监督。

Large Language Models for Agentic NetOps and AIOps: Architectures, Evaluation, and Safety

用于代理网络运维和AI运维的大型语言模型：架构、评估与安全

Muhammad Bilal, Jon Crowcroft, Ruizhi Wang, Xiaolong Xu, Schahram Dustdar

机构 * School of Computing and Communications（计算与通信学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； School of Software（软件学院） ； Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息科技大學） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； ICREA 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文探讨了大型语言模型在网络运维和AI运维中的应用，分析了代理架构、评估方法及安全挑战，强调系统可靠性依赖于模型周边机制，而非模型本身。

Comments 49 pages, 15 figures, 6 tables; survey article

Noisy-QSMOTE: Robustness Analysis of Quantum SMOTE under Quantum-Inspired Noise for Condition Monitoring and Fault Classification in Industrial and Energy Systems

噪声-QSMOTE：量子SMOTE在量子启发噪声下的鲁棒性分析及其在工业与能源系统状态监测和故障分类中的应用

Amit S. Patel, Himanshukumar R. Patel, Bikash K. Behera

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究QSMOTE在量子噪声下的鲁棒性，通过注入噪声到相似性估计过程，评估其对工业故障分类性能的影响，实验表明QSMOTE有效缓解类不平衡并提升非线性分类器性能。

Comments 48 pages, 9 figures

Distinguishing Imitation Error from Intrinsic Motion Learning Difficulty

区分模仿误差与内在运动学习难度

Zhaorui Meng, Lu Yin, Xinrui Chen, Chengxu Zuo, Anjun Chen, Shihui Guo, Yipeng Qin

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出基于物理的扭矩变化分数（TVS），量化运动固有学习难度，用于区分策略缺陷与运动本身难度导致的模仿失败，并支持策略评估、性能分析和数据质量控制。

Understanding Benchmark Language Under Weakened Formal Semantics

弱化形式语义下的基准语言理解

Haoyang Chen, Kumiko Tanaka-Ishii

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； School of Fundamental Science and Engineering（基础科学与工程学院） ； Waseda University（早稻田大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出可计算表示方法，通过外部知识检索提取可执行代码，在数学推理、多步推理等基准上超越纯文本推理和单次代码执行，提供可扩展、可检查的语义证据。

Comments Accepted to Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL). 29 pages, 5 figures