医学 AI

Rethinking Multi-Label Image Classification With Deep Learning: Taxonomy, Challenge, and Outlook

重新思考基于深度学习的多标签图像分类：分类法、挑战与展望

Xuelin Zhu, Xiu-Shen Wei, Jiawei Ge, Shuai Xu, Bing Wang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于深度学习的多标签图像分类方法，将其分为六类，并总结了关键挑战与未来研究方向。

One Reflection Is Not Enough: Self-Correcting Autonomous Research via Multi-Hypothesis Failure Attribution

一次反思不够：通过多假设失败归因进行自我修正的自主研究

Jie Ma, Binfei Chu, Jie Gao, Jinlu Zhang, Yiwei Ma, Yi Tan, Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； Hello Inc.（Hello公司） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

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

AI总结 提出SAGE框架，通过多假设失败归因（MHFA）机制将实验失败恢复转化为结构化因果诊断，显著提升自主研究代理的可靠性和产出质量。

OperatorSHAP: Fast and Accurate Shapley Value Estimation for Neural Operators

OperatorSHAP：神经算子的快速准确Shapley值估计

Joshua Stiller, Santo M. A. R. Thies, Felix Czaja, Eyke Hüllermeier

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； MCML（慕尼黑机器学习中心） ； DFKI（德国人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 提出OperatorSHAP，一种网格无关的归因方法，用于高效估计神经算子的Shapley值，支持不规则网格和跨分辨率迁移。

Attributed, But Not Incremental: Cannibalization-Corrected Attribution for Large-Scale Advertising

归因但非增量：大规模广告的消除蚕食效应的归因校正

Donghui Li, Bowen Yuan, Zili Yang, Qinxin Chen, Lijing Song

机构 * TikTok 纠错

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

AI总结 针对付费渠道与自然需求重叠导致的归因-蚕食偏差，提出实验校准的归因校正框架，利用增量实验作为因果锚点，将稀疏提升测量转化为每日校正估计，并在结构一致性约束下分配蚕食量，显著降低校准误差，部署后蚕食率降低约15个百分点。

Comments 6 pages, 3 figures. Accepted at ADKDD 2026

TRACER: Training-Free Closed-Loop Structured Inference for Traffic Accident Reconstruction

TRACER: 用于交通事故重建的无训练闭环结构化推理

Yanchen Guan, Chengyue Wang, Bin Rao, Haicheng Liao, Jiaxun Zhang, Shang Gao, Chengzhong Xu, Zhenning Li

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City（智能城市物联网国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出无训练框架TRACER，通过闭环结构化推理，在几何、运动学和交互约束下迭代优化事件锚定运动假设，实现与人类专家工作流一致的可解释交通事故重建。

Latent Block-Diffusion Temporal Point Processes: A Semi-Autoregressive Framework for Asynchronous Event Sequence Generation

潜在块扩散时间点过程：一种用于异步事件序列生成的半自回归框架

Shuai Zhang, Yancheng Chen, Chuan Zhou, Yang Liu, Xixun Lin, Xiangyu Zhao, Jun Zhu, Zhi-Ming Ma

机构 * Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 提出潜在块扩散时间点过程（LBDTPP），通过潜在空间中的块级自回归和块内高斯扩散，实现可变长度、高质量的事件序列生成，理论证明可减少误差累积，实验优于现有方法。

Unlocking In-Context Learning in Audio-Language Models from Decentralized Medical Audio

从分散的医疗音频中解锁音频-语言模型的上下文学习

Ran Piao, Tsai-Ning Wang, Martijn den Dekker, Linda Moonen, Hareld Kemps, Yuan Lu, Aaqib Saeed

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Erasmus MC（伊拉斯姆斯医学中心） ； Rijnstate Hospital（莱茵州医院） 纠错

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

AI总结 提出联邦自上下文学习（FSC）框架，通过无监督聚类构建伪标签片段，结合渐进式三阶段流水线，在联邦医院客户端实现少样本临床音频诊断，准确率达71.6%。

GRADE: Graph Representation of LLM Agent Dependency and Execution

GRADE: LLM智能体依赖与执行的图表示

Yue Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 提出GRADE，将LLM智能体的运行建模为具有执行边和依赖边的图，依赖边通过分级推断，在多个数据集上优于运行规模指标，并可用于故障定位。

Comments 18 pages, 5 figures, 8 tables. Code: https://github.com/yzhao062/grade

Training-Free Semantic Correction for Autoregressive Visual Models

自回归视觉模型的免训练语义校正

Junhao Chen, Chanyu Zhu, Zheqi Lv, Keting Yin, Shengyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 提出Gazer框架，通过多模态大语言模型反馈在自回归视觉模型采样循环中进行语义诊断与校正，无需额外训练即可提升语义对齐和组合准确性。

Predicting High-Risk Colorectal Polyps in African Americans Using Pre-Colonoscopy Clinical Features: Machine Learning Model Development and Temporal Validation

利用结肠镜检查前临床特征预测非裔美国人的高危结直肠息肉：机器学习模型开发与时间验证

Basheer Qolomany, Mrinalini Deverapall, Adeyinka Laiyemo, Zaki Sherif, Mori Yuichi, Omer Ahmed, Hassan Brim, Hassan Ashktorab

机构 * Howard University College of Medicine（霍华德大学医学院） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； University College London Hospital（伦敦大学学院医院） 纠错

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

AI总结 本研究利用非侵入性、结肠镜检查前的临床特征，开发并外部验证了机器学习模型，以预测非裔美国人队列中的高危结直肠息肉，旨在优化资源分配并促进公平的风险分层。

Gaussian Process Prior Variational Autoencoder for Endoscopic Videos

用于内窥镜视频的高斯过程先验变分自编码器

Ivan De Boi, Xinxing Shi, Xiaoyu Jiang, Tim J. M. Jaspers, Francisco Caetano, Mauricio A. Alvarez, Fons van der Sommen, Sam Van der Jeught

机构 * Department of Electromechanics, InViLab, University of Antwerp（安特卫普大学机电工程系InViLab实验室） ； Department of Computer Science, University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学电气工程系） 纠错

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

AI总结 提出高斯过程先验变分自编码器（GPVAE），通过时间高斯过程先验替代因子化先验，结合两种可扩展GP近似和镜面反射掩码，实现内窥镜视频缺失帧的插值与修复，在C3VDv2数据集上平均降低RMSE 21.9%。

Interpreting Neural Combinatorial Optimization via Evolving Programmatic Bottlenecks

通过演化程序瓶颈解释神经组合优化

Haocheng Duan, Yuxin Guo, Jieyi Bi, Anqi Xie, Sirui Li, Yining Ma, Cathy Wu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出演化程序瓶颈（EPB）框架，通过将黑盒神经组合优化模型蒸馏为可读程序组合，利用LLM和混合梯度下降实现可解释性，揭示模型行为与经典启发式变体的关系。

Comments Under Review

Learning from Your Own Mistakes: Constructing Learnable Micro-Reflective Trajectories for Self-Distillation

从自身错误中学习：为自蒸馏构建可学习的微反思轨迹

Zhilin Huang, Hang Gao, Ziqiang Dong, Yuan Chen, Yifeng Luo, Chujun Qin, Jingyi Wang, Yang Yang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问事业部） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出TAPO方法，通过对比正确与错误轨迹构建微反思修正，实现从隐式分布对齐到显式轨迹构建的自蒸馏改进，在多个数学推理基准上优于GRPO。

LegalHalluLens: Typed Hallucination Auditing and Calibrated Multi-Agent Debate for Trustworthy Legal AI

LegalHalluLens: 类型化幻觉审计与校准的多智能体辩论以实现可信赖的法律AI

Lalit Yadav, Akshaj Gurugubelli

机构 * Independent Researcher, Sunnyvale, CA, USA（独立研究者，美国加州太阳谷） ； Independent Researcher, San Diego, CA, USA（独立研究者，美国加州圣地亚哥） 纠错

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

AI总结 针对法律AI中聚合指标掩盖的错误集中性和方向性问题，提出LegalHalluLens审计框架，通过类型化幻觉画像、风险方向指数（RDI）和校准辩论管道，将幻觉检测减少45%，并揭示聚合指标隐藏的失败模式。

Comments 15 pages, 5 figures; Published at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026

PowerOPD: Stabilizing On-Policy Distillation with Bounded Power Transformation

PowerOPD：利用有界幂变换稳定在线策略蒸馏

Anhao Zhao, Junlong Tong, Yingqi Fan, Ping Nie, Wenjie Li, Xiaoyu Shen

机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 针对在线策略蒸馏中log-ratio奖励无界导致训练不稳定问题，提出基于Box-Cox幂变换的有界、符号一致奖励族PowerOPD，在数学推理任务上平均提升Avg@8/Pass@8达+6.37/+5.71，并降低59.2%时间与23.1%显存。

REFLEX: Reflective Evolution from LLM Experience

REFLEX: 基于大语言模型经验的反思进化

Pan Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出REFLEX框架，通过解耦视觉诊断与代码生成实现可审计的高效策略进化，在控制任务和天线阵列合成中展现优异样本效率。

RECTOR: Masked Region-Channel-Temporal Modeling for Affective and Cognitive Representation Learning

RECTOR：面向情感与认知表征学习的掩码区域-通道-时间建模

Jinhan Liu, Mahsa Shoaran

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 提出RECTOR自监督框架，通过自适应功能分区和掩码拓扑学习，统一建模EEG/sEEG的区域-通道-时间动态，在情感识别和任务参与分类上达到新最优，且对缺失通道和跨导联泛化鲁棒。

More with LESS -- Local Scene Representations for Tactile Imaging

用更少实现更多——局部场景表示用于触觉成像

Zohar Rimon, Elisei Shafer, Tal Tepper, Daniel Kozin, Alon Malka, Roy Holland, Aviv Tamar

机构 * Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； Rambam Health Care Campus（拉姆巴姆医疗中心） 纠错

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

AI总结 提出局部编码器空间感知（LESS）方法，通过局部感受野的循环编码器网格建模触觉场景，实现内部结构的2D/3D重建，在泛化、不确定性估计和手持成像上取得突破。

Comments RSS 2026

Robin-Neumann Coupling of PINN and FEM Solvers: A Steklov-Poincaré View, with Application to Fluid-Structure Interaction with Contact

Robin-Neumann 耦合 PINN 与 FEM 求解器：基于 Steklov-Poincaré 视角及其在流固耦合接触问题中的应用

Mikel Landajuela

机构 * Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于域分解的 PINN-FEM 耦合框架，通过 Steklov-Poincaré 算子理论证明 Robin-Neumann 迭代的收缩性，并引入傅里叶模态探针诊断网络谱上限，在接触流固耦合问题中实现无网格拓扑变化。

Cascade Classification of Dermoscopic Images of Skin Neoplasms with Controllable Sensitivity and External Clinical Validation

皮肤肿瘤皮肤镜图像的级联分类：可控敏感度与外部临床验证

Elena S. Kozachok, Sergey S. Seregin, Aleksandr V. Kozachok, Ilya P. Latyshev, Oleg I. Samovarov

机构 * Ivannikov Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences (ISP RAS)（俄罗斯科学院伊万尼科夫系统编程研究所） ； Orel Oncological Dispensary（奥廖尔肿瘤医院） 纠错

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

AI总结 本研究比较了四种深度学习架构在皮肤镜图像分类中的表现，提出一种两阶段级联分类方案，通过可调分诊阈值实现敏感度控制，并在外部临床数据集上验证了泛化差距。

Comments 28 pages, 8 figures, 10 tables

Scalable anomaly detection via a univariate Christoffel function

通过单变量Christoffel函数实现可扩展的异常检测

Florian Grivet, Didier Henrion, Jean-Bernard Lasserre, Louise Travé-Massuyès

机构 * LAAS-CNRS（法国国家自动控制研究所） ； University of Toulouse（图卢兹大学） ； CNRS（国家科学研究中心） ； Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（布拉格捷克技术大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 针对Christoffel函数方法因矩阵大小随维度指数增长而难以应用于高维数据的问题，提出基于查询点与支撑点间平方距离的单变量Christoffel函数（UCF），在ADBench基准上平均精度优于14种基线方法。

Correcting Variable Importance Scored by Random Forests

修正随机森林产生的变量重要性评分

Guancheng Zhou, Haiping Xu, Jason Liu, Donghui Yan

机构 * Computer and Information Science（计算机与信息科学） ； Mathematics and Data Science（数学与数据科学） ； University of Massachusetts, Dartmouth, MA（马萨诸塞大学达特茅斯分校） ； The Rivers School, Weston, MA（韦斯特on学校的河流学校） 纠错

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

AI总结 针对随机森林变量重要性受变量间相关性影响的问题，提出基于条件相关性的分组方法进行修正，实验证明两种计算高效方案均能有效校正变量重要性。

Comments 22 pages, 10 figures

LargeMonitor: Monitoring Online Task-Free Continual Learning via Large Pretrained Models

LargeMonitor: 通过大型预训练模型监控在线无任务持续学习

Mingqi Yuan, Xiaoquan Sun, Shihao Luo, Jiayu Chen

机构 * HKU（香港大学） ； Qicore Tech（启科科技） 纠错

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

AI总结 提出LargeMonitor框架，利用大型预训练模型（LVM和LMM）解耦检测与诊断，实现无任务持续学习中的零样本漂移检测和语义病因诊断，提升现有算法性能。

Teacher-Free Self-Training Amplifies but Does Not Compound: A Pass@$K$ Crossover on a Free-Verifier Domain

无教师自训练放大但不复合：自由验证器域上的 Pass@$K$ 交叉

Igor Lima Strozzi

机构 * Federal University of Rio de Janeiro（里约热内卢联邦大学） 纠错

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

AI总结 在自由验证器域上，使用无教师自训练（STaR）和批评者指导的选择，发现自训练放大模型能力但不复合，通过 Pass@$K$ 交叉诊断证实。

Explainable Runtime Dependency Tracking for AI-RAN Conflict Monitoring

面向AI-RAN冲突监控的可解释运行时依赖追踪

Christie Djidjev, Nicholas Kaminski

机构 * Idaho National Laboratory（爱达荷国家实验室） 纠错

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

AI总结 针对AI-RAN中参数-KPI依赖关系可能失效的问题，提出基于布尔矩阵的滑动窗口推理方法，通过事件流一致性检测实现轻量级可解释依赖追踪。

IL-10 rs1800896 polymorphism predicts biochemical remission in IBD patients undergoing biologic therapy

IL-10 rs1800896基因多态性可预测接受生物制剂治疗的炎症性肠病（IBD）患者的生化缓解情况

Michela Helga Falzone, Davide Giuseppe Ribaldone, Martina Buglione, Irene Cottone, Marta Vernero, Demis Pitoni, Angelo Armandi, Francesca Saba, Eleonora Dileo, Alfredo Santovito, Gian Paolo Caviglia

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio

AI总结 该研究纳入197例接受靶向治疗的IBD患者，分析4种细胞因子基因SNP与临床表型及治疗应答的关联，发现IL-10 rs1800896变异等位基因可预测患者12个月时的生化缓解，支持IBD个性化治疗

Comments 22 pages; 2 main tables and 1 main figure; supplementary tables and figure included. Pre-peer-reviewed author manuscript. The final article was published in Immunology, 2026, volume 177, issue 2, pages 432-438

Journal ref Immunology. 2026;177(2):432-438

DiSTILL: A Hybrid Cloud-HPC Workflow System for Reproducible Spatial Transcriptomics Analysis

DiSTILL: 一种用于可重复空间转录组学分析的混合云-HPC工作流系统

Myles Joshua Toledo Tan, Vasco Gerardo Hinostroza Fuentes, Nikhil Yerra, Maria Kapetanaki, Parisa Rashidi, Kejun Huang, Panayiotis V. Benos

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 q-bio

AI总结 提出DiSTILL混合云-HPC工作流系统，通过API后端、Web前端和Python管道生成器，实现空间转录组学分析的可重复执行、队列编排和配置管理，并以IBD分析为例验证系统。

Comments 10 pages, 7 figures, 8 tables, submitted to and accepted for presentation at the 2026 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB) in Athens, Greece

Solving QBF by Clause Selection

通过子句选择求解量化布尔公式（QBF）

Mikoláš Janota, Joao Marques-Silva

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对QBF问题，开发了一种推广隐式击中集枚举概念的新颖算法，经实验验证其性能可与现有最优QBF求解器媲美且常更优。

APTER: Adaptive Post-Training with Expert-Grounded Rubrics

APTER：基于专家准则的自适应后训练

Xukai Wang, Liangqi Li, Zhiyue Xu, Jingang Zhou, Xiaoyu Shi, Jiansheng Cai, Bo Zhang, Zhe Li, Xu-Yao Zhang

机构 * Ant Digital Technologies, Ant Group（蚂蚁集团数字科技） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 APTER是将结构化领域知识融入专业复杂推理评估、优化与诊断的框架，通过专家准则生成查询级准则并用于自适应后训练，在数学、医学领域三代模型上均实现性能提升。

The Architect: Interactive Visualization of Deep Learning Mathematics Directly in Microsoft Excel

架构师（The Architect）：直接在微软 Excel 中实现深度学习数学的交互式可视化工具

Mohammad Imrul Jubair, Tom Yeh

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出名为 The Architect 的系统，可将微软 Excel 变为深度学习数学交互式视图，支持可视化神经网络计算、生成 PyTorch 代码片段，助力理解小型神经网络。

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