医学 AI

Balanced Soft mixture-of-expert model for Glaucoma Detection

用于青光眼检测的平衡软专家混合模型

Sai Venkatesh Chilukoti, Krishna Rauniyar, Min Shi, Xiali Hei

机构 * University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那大学拉斐特分校） ； School of Computing and Informatics（计算与信息学院） 纠错

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

AI总结 针对青光眼检测，提出含三个专家及负载平衡损失的平衡软专家混合模型，解决多模态学习问题，其性能通过AUC衡量，超越多种基线和模型，还可推广至其他疾病检测。

Comments 18 pages, 5 figures

Deep Label-Wise Attentive Temporal Convolutional Networks Improve Medical Coding

深度标签明智注意力时间卷积网络改进医学编码

Muhammed Yavuz Nuzumlalı, Alexander Fabbri, Irene Li, Dragomir Radev

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 研究医学编码难题，提出由多层时间卷积网络和标签明智注意力组成的深度神经模型，相比之前模型，F-1分数显著提高，召回分数大幅增加，对临床决策支持有重要意义。

Comments Work carried out in 2019; posted as a record of the work. Baselines and state of the art reflect the 2019 literature

Infrared Imaging Empowered by Artificial Intelligence for Pediatric Skeletal Triage: A Narrative Review and Future Perspectives

人工智能助力的儿科骨骼分类红外成像：综述与未来展望

Sajad Amiri, Pardis Afshar, Elham Anjomshoa

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

AI总结 该研究旨在构建结合广谱红外成像与深度学习的混合框架用于儿科骨骼分类。回顾相关光谱窗口及采集方式，总结图像转换和特征匹配算法。指出儿科解剖利于红外穿透，集成多光谱红外+人工智能成像是无辐射补充，但面临多方面障碍。

Comments 20 pages, 4 figures

PRISM: Prompt Refinement via Image-grounded Self-rewarding Mechanism for Text-to-Image Generation

PRISM：通过基于图像的自我奖励机制进行文本到图像生成的提示优化

Guo Tang, HongJie Luo, Tianxu Wang, Ying Zhang, Hao Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Guangdong University of Technology（广东工业大学） 纠错

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

AI总结 针对文本到图像生成模型对提示制定敏感的问题，提出PRISM框架，通过基于图像的自我奖励机制，利用结构化视觉诊断和多任务监督微调等方法，提高图像质量和语义对齐，并提供可解释反馈。

Comments 18 pages, 5 figures

Where Quality Breaks in Compressed Short-Text Generation: Staged Bottleneck Localization

压缩短文本生成中的质量断点在哪里：阶段式瓶颈定位

Alexey Gavrilov, Alan-Barsag Gazzaev, Sergey Muravyov

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

AI总结 研究压缩短文本生成中质量断点问题，通过阶段式验证协议，在TinyStories案例中分离编解码器与潜在生成器影响，发现编解码器保真度是质量瓶颈，提出可重复使用的阶段式诊断方法，为质量问题研究提供新思路。

Comments 8 pages, 3 figures, 14 tables. Published in the Proceedings of FRUCT'39

Journal ref Proceedings of the 39th Conference of the Open Innovations Association FRUCT (FRUCT'39), 2026, pp. 69-76

A Diagnostic Gap Framework for Evaluating Reconstruction Fidelity in Weakly Supervised Mammography

用于评估弱监督乳腺X线摄影中重建保真度的诊断差距框架

Vinceline Bertrand, Ionut Cardei

专题命中 诊断辅助 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对弱监督医学成像系统各阶段临床信息保留评估有限的问题，提出诊断差距框架，通过对特定病变ROI作物评估三个重建器，依重建保真度衡量决策与解释保留，能识别多阶段管道何时何地丢失诊断信号。

Agentic Root Cause Analysis through Evidence-Grounded Reasoning

通过基于证据的推理进行智能根本原因分析

Amaury Wei, Olga Fink

机构 * EPFL - IMOS Laboratory（洛桑联邦理工学院 - IMOS实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对工业异常根本原因诊断依赖人工且现有数据驱动方法有局限的问题，提出AgentRCA框架，结合数字孪生和大语言模型进行推理，在实际设施上评估，性能与监督基线相当且能产生透明推理轨迹，为工业根本原因分析提供实用基础。

Comments 21 pages, 9 figures

Encoding Invisible Causation for Bridge Diagnostic Agents: Triple-Guided Retrieval-Augmented Fine-Tuning with QLoRA

为桥梁诊断代理编码无形因果关系：基于QLoRA的三重引导检索增强微调

Takato Yasuno

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

AI总结 研究针对桥梁损伤原因难以肉眼察觉及专家诊断依赖隐性知识的问题，提出基于QLoRA的三重引导检索增强微调方法（含知识三元组提取等组件），能在消费级硬件上实现内存高效、高精度的桥梁诊断代理。

Comments 13 pages, 7 figures, 6 tables

Rethinking Open-World Video Anomaly Detection: Diagnosing Definition Blindness

重新思考开放世界视频异常检测：诊断定义盲目性

Inpyo Song, Jangwon Lee

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

AI总结 研究开放世界视频异常检测中定义盲目性问题，分解动态定义评估，引入三个定义条件评估指标及DeCoS，指出OWVAD应按定义条件异常评分评估，改进了多个基线模型的定义跟随能力。

Comments Preprint

Generative Bayesian Filtering for State Estimation

用于状态估计的生成式贝叶斯滤波

Lei Cao, Sihang Feng, Jixin Yan, Tao Sun, Naichen Shi

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 研究动态系统状态估计问题，提出生成式贝叶斯滤波框架GBF，用预训练条件生成模型取代简单观测模型，经贝叶斯预测-更新递归及转化，实验证明其提升了状态估计的准确性与鲁棒性。

Anatomy of a Sound Neural Reasoner: One-Shot Amortization, First-Pass Poisoning, and Search Inertness in Clue-Rich Completion

一个合理的神经推理器剖析：在富含线索的填数问题中的一次性摊销、首次通过中毒和搜索惰性

Aleksey Komissarov

机构 * Neapolis University, Pafos（帕福斯新帕福斯大学） 纠错

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

AI总结 研究富含线索填数问题中神经推理器的表现，发现LDT存在首次通过中毒等问题，添加CoLT可减少无效推导，还给出两种干预措施提升准确率，指出类似LDT系统是一次性摊销预测器，搜索主要消除计算浪费。

Residual-Guided Multi-Resolution Refinement of Foundation Models: A Case Study in Drought Forecasting

基础模型的残差引导多分辨率细化：干旱预测案例研究

Wentao Gao, Jiuyong Li, Lin Liu, Thuc Duy Le, Jixue Liu, Yanchang Zhao, Yun Chen

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

AI总结 研究针对区域气候预测中时间序列基础模型的挑战，提出残差引导多分辨率细化框架RGMR，无需更新主干参数，应用于干旱预测时能降低测试集MSE，为部署冻结的TSFM提供实用途径。

Comments 23 pages, ICML2026 Accepted Paper(Poster)

CIGPO: Contextual Information-Gain Policy Optimization for Multi-Turn Evidence-Reading LLM Agents

CIGPO：用于多轮证据阅读语言模型代理的上下文信息增益策略优化

Hao Dou

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 研究多轮证据阅读语言模型代理训练不稳定问题，提出CIGPO方法，通过方差注入策略，利用冻结参考模型对数似然边际增加作逐轮信号，避免奖励方差崩溃，在HotpotQA实验中取得更好效果。

CRAFT: Clustering Rubrics to Diagnose Weak LLM Capabilities and Generate Targeted Fine-Tuning Data

CRAFT：聚类评分标准以诊断大型语言模型的能力短板并生成针对性的微调数据

Vipul Gupta, Zihao Wang, Razvan-Gabriel Dumitru, MohammadHossein Rezaei, Aakash Sabharwal, Yunzhong He

机构 * Scale AI（Scale人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究针对评估应指导模型改进及提供训练数据的问题，提出CRAFT方法，将评分标准评估数据集转化为模型能力短板诊断，通过聚类能力描述、评估模型节点等生成微调数据，实验表明该方法能更精准诊断模型弱点并提升性能。

Comments 18 pages, 3 Tables, 2 Figures

TEDDY: A Pediatric Foundation Model for Risk Forewarning from ICD-Coded Diagnostic Histories

TEDDY：一种基于ICD编码诊断历史的儿科风险预警基础模型

Matthew Brady Neeley, Jorge Botas, Johnathan Jia, Lin Yao, Daniel Palacios, Benjamin Choi, Zhandong Liu, Hyun-Hwan Jeong

机构 * Baylor College of Medicine（贝勒医学院） 纠错

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

AI总结 研究利用儿科电子健康记录训练TEDDY模型，对纵向诊断轨迹和就诊时间建模，在疾病发病预测任务中表现出色，能支持广泛、罕见疾病和长期风险预测，无需大规模人口数据或数十亿参数模型。

FixItFlow: Automated Troubleshooting Guide Generation from Cloud Incidents

FixItFlow：从云事件中自动生成故障排除指南

Srihari Unnikrishnan, Jaskaran Singh Walia, Drishti Goel, Supriyo Ghosh

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Inception 纠错

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

AI总结 针对云事件手动创建故障排除指南的问题，提出FixItFlow系统，利用大语言模型从历史事件数据生成指南，能提取诊断模式、合成结构化指南并严格验证，经评估可提升事件响应，减轻团队文档负担。

The Geometry of Memorization: Finite-Time Spectral Sensitivity as a Diagnostic for Flow Matching Models

记忆的几何：有限时间谱灵敏度作为流匹配模型的诊断方法

Shuchan Wang

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

AI总结 研究连续时间生成框架中路径变形问题，提出有限时间谱灵敏度g(t)，通过跟踪状态转移矩阵奇异值揭示流几何。利用其在数据稀缺时的表现开发内部几何审计框架，能仅依内部轨迹动态检测生成记忆。

Comments 15 pages, 2 figures, code available at https://github.com/ShuchanWang/ftss-memorization

From Many to Meaningful: Feature-Guided Zero-Shot Chronic Kidney Disease Screening Using Large Language Models

从众多到有意义：使用大语言模型进行特征引导的零样本慢性肾病筛查

Muhammad Ashad Kabir, Sirajam Munira

机构 * School of Computing, Mathematics and Engineering, Charles Sturt University（查尔斯·斯特尔特大学计算、数学与工程学院） ； Department of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究探讨用大语言模型进行零样本慢性肾病筛查的可行性，提出特征引导零样本框架，通过特征选择、序列化患者记录实现。实验表明该框架能提升模型性能，在多数据集有良好泛化性，为CKD筛查提供新方法。

Comments Author-prepared preprint. The Version of Record was published in AIME 2026, Springer, and is available via the DOI

Journal ref Proceedings of the Artificial Intelligence in Medicine (AIME 2026)

SALT-GNN: Handling Dense Neighborhoods in Anti-Money Laundering Graphs via Statistics-Aware Attention

SALT-GNN：通过统计感知注意力处理反洗钱图中的密集邻域

Lidia Losavio, Francesco Sovrano, Dario Fenoglio, Martin Gjoreski, Marc Langheinrich

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

AI总结 研究反洗钱图中GNN处理密集邻域问题，提出SALT-GNN轻量级架构，在消息传递层融合度感知统计聚合与注意力。实验表明其在减少参数同时提升密集上下文F1分数，增益与注意力风格无关。

Comments 19 pages, 7 figures. Code available upon publication

From ML Predictions to Informed Diagnostic Assistance Using the Toulmin Model of Argumentation

从机器学习预测到使用论证的图尔敏模型提供信息丰富的诊断辅助

Anca Marginean, Adrian Groza

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

AI总结 研究如何利用图尔敏模型为基于图像的诊断提供结构化评估，通过专门模型提取依据，医学知识智能体分析保证，基于定量评估确定限定词，用图像相似性度量构建反驳，辅助人类专家评估机器学习生成的诊断。

CAAD: Causality-Aware Multivariate Time Series Anomaly Detection via Multi-Scale Alignment and Structural Causal Consistency

CAAD：通过多尺度对齐和结构因果一致性进行因果感知多变量时间序列异常检测

Xin Wang, Yunshi Wen, Yanan He, Haotian Xu, Youlan Zhao, Michel Ferreira Cardia Haddad, Tengfei Ma

机构 * Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； Yale University（耶鲁大学） ； Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽皇后学院） 纠错

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

AI总结 针对复杂工业系统异常检测中常忽略内部因果关系的问题，提出CAAD框架，通过外生变量持续验证格兰杰因果一致性，利用多尺度对齐和梯度矩阵监测因果关系，在真实工业数据集实验中实现高精度异常检测，优于多数基线方法。

Comments Accepted at KDD 2026 (Research Track)

SPHINX: First Explain, Then Explore

SPHINX: 先解释，再探索

Nguyen Do, Tue M. Cao, Tien Van Do, András Hajdu, Tamás Bérczes, My T. Thai

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； University of Debrecen（德布勒恩大学） 纠错

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

AI总结 提出SPHINX闭环框架，通过可解释AI分析驾驶策略的失败模式，并利用视觉语言模型生成针对性对抗场景，提升自动驾驶策略鲁棒性。

Comments 13 pages

A Good Initialization is All You Need for Faithful Visual Attribution

忠实视觉归因只需一个良好的初始化

Zihan Gu, Jiayu Wang, Hua Zhang, Yue Hu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） 纠错

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

AI总结 研究忠实视觉归因中掩码优先问题，介绍CoPAIR和TRACE两种仅向前方法，用于构建紧凑的top-k证据掩码。在多个模型和任务上实验，初始化搜索方法达新前沿，TRACE+贪心在多模态语言模型归因中表现优，直接的TRACE掩码有高修复率。

Unsupervised Domain Adaptation for Calcification Classification in Mammography Across Multi-Site Datasets

跨多站点数据集的乳腺钼靶钙化分类的无监督域适应

Xuan Liu, Derek L. Nguyen, Emily C. Barre, Jennifer Thomas, Thomas Lynch, Jeffrey R. Marks, E. Shelley Hwang, Marc D. Ryser, Joseph Y. Lo, Lars J. Grimm

机构 * Duke University（杜克大学） ； Duke University School of Medicine（杜克大学医学院） ； Royal Surrey NHS Foundation Trust（皇家萨里郡国民保健服务信托基金） 纠错

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

AI总结 针对跨多站点数据集的乳腺钼靶钙化分类中域转移问题，提出含无监督域适应和监督分类模块的框架，用风格迁移模型生成训练样本，经多数据集验证，提升了跨站点性能，减少域转移，增强分类泛化能力。

Severity Classification of Rotor Inter-Turn Short Circuits Using Eddy-Current Vibration Signals

利用涡流振动信号对转子匝间短路进行严重程度分类

Ondrej Rozhon, Serge Pacome Bosson, Stepan Janous, Jakub Sevcik, Zdenek Peroutka

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

AI总结 提出基于振动的诊断框架，通过集成涡流位移传感器和特征提取对转子匝间短路多类严重程度分类，设计混合特征集，用XGBoost分类器实现高准确率诊断。

Comments 6 pages, 9 figures, conference IEEE 35th International Symposium on Industrial Electronics June 23rd-26th, 2026, Nagoya, Japan

RL-Ballast: Ship Ballast Water Path Planning and Clog Prediction via Reinforcement Learning

RL-Ballast：通过强化学习进行船舶压载水路径规划和堵塞预测

Ming-Kuan Lin, Yi-Chung Lai, Ming-Hsin Chiang, Tsung-Wei Pan, Jung-Hua Wang

机构 * National Taiwan Ocean University（台湾海洋大学） ； AI Research Center（人工智能研究中心） ； Shinsoft Corporation（Shinsoft公司） ； Department of Electrical Engineering（电子工程系） 纠错

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

AI总结 针对船舶压载水控制问题，提出基于图的深度强化学习框架RL-Ballast，将阀门排列问题转化为可行路径，利用堆叠水箱水位等近似部分可观测环境，能自适应规划路径并进行堵塞诊断。

Dictionaries, Not Darwin: Set-Level Selection Beats LLM Evolution in Scientific Equation Discovery

字典，而非达尔文：在科学方程发现中，集合级选择优于大语言模型进化

Pan Li

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型用于科学方程发现的进化循环是否有效，发现其效果不佳。提出PTB-Search方法，通过提取可重用术语并进行集合级稀疏选择，在科学发现中表现优于单术语约简，用更少调用预算取得更好结果。

Amortising Bayesian Experimental Design for Sequential Information Gathering in LLMs

用于大语言模型中顺序信息收集的摊销贝叶斯实验设计

Jakob Hartmann, James Harvey, Jhonathan Navott, Erik Y. Wang, Luckeciano C. Melo, Flaviu Cipcigan, Cheng Zhang, Alessandro Abate

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Ellison Institute of Technology（埃里森理工学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在顺序决策中信息收集问题，提出摊销顺序信息收集方法，将贝叶斯实验设计融入模型策略，经实验验证该方法能有效提升成功率并降低推理成本。

Comments 20 pages, 7 figures. Accepted to FoGen 2026: Foundations of Deep Generative Models: Understanding Memorization, Generalization, and Reasoning, an ICML 2026 workshop (non-archival)

Purified OPSD: On-Policy Self-Distillation Without Losing How to Think

纯化OPSD：在不失去思考能力的情况下进行在线自我蒸馏

Zhanming Shen, Jintao Tong, Shaotian Yan, Chen Shen, Hao Chen, Wentao Ye, Xiaomeng Hu, Rui Miao, Haobo Wang, Junbo Zhao, Gang Chen, Jieping Ye

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室，阿里巴巴集团） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 针对在线自我蒸馏（OPSD）在长链思维推理模型中失效的问题，通过分解教师监督信号，发现参考诱导成分导致死记硬背，提出基于点互信息的参考隔离方法，在保持模型认知行为的同时提升性能。

Multi-Head Recurrent Memory Agents

多头递归记忆智能体

Jiatong Li, Samuel Yeh, Sharon Li

机构 * Department of Computer Science, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对递归记忆智能体在长上下文中性能退化问题，提出多头递归记忆（MHM）框架，通过分阶段选择-更新策略隔离记忆头，显著提升记忆保持率和端到端准确性。

Comments 19 pages, 11 figures, 5 tables