医学 AI

Bayesian Repetition Penalty: A Principled Adjacent-Conditional Framework for Reversing Attention Collapse in Autoregressive Language Models

贝叶斯重复惩罚：一种用于扭转自回归语言模型中注意力崩溃的有原则的相邻条件框架

Wenjie Fan, Bin Ma, Dong Li

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 针对自回归语言模型注意力崩溃问题，提出基于相邻条件概率构造的贝叶斯重复惩罚框架，通过自归一化惩罚率校正异常置信度，经指数移动平均累积到输出层偏差，实验表明该机制能拯救崩溃模型并保持生成质量。

The Café in Amsterdam: When the Incumbent Becomes the Oracle

阿姆斯特丹的咖啡馆：当现有方案成为评判标准时

Augusto Camargo

机构 * IME, University of São Paulo（圣保罗大学工业工程系） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 探讨现代加速器计算重新制定问题，基于相关理论提出“基线捕获”，区分重新制定可评判及发现能否自动化的问题，通过案例说明并提出“购买验证器”做法，让需求独立于现有方案。

Comments 4 pages, two-column. v2: corrected the definition of representation (existential, not universal); demand now stated as a criterion rather than a set of outputs; minor notation fixes

Planck mass gravitinos in Einstein-Maxwell backgrounds

爱因斯坦-麦克斯韦背景中的普朗克质量引力微子

Artur Krawczyk, Krzysztof A. Meissner, Hermann Nicolai, Bartłomiej Sikorski

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 研究带电自旋-3/2场在爱因斯坦-麦克斯韦背景中的一致性问题，发现引力可补偿电磁不一致性，从而要求质量接近普朗克尺度，为超重引力微子作为暗物质候选提供支持。

Journal ref Phys. Rev. D 114, 045013 (2026)

3DPipe: A Pipelined GPU Framework for Scalable Generalized Spatial Join over Polyhedral Objects

3DPipe：一种用于可扩展多面体对象通用空间连接的流水线GPU框架

Lyuheng Yuan, Da Yan, Saugat Adhikari, Akhlaque Ahmad, Fusheng Wang

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本文提出3DPipe，一种利用GPU并行性处理多面体对象空间连接的流水线框架，通过多级剪枝策略和分块流式处理提升效率，实验显示其比现有最佳GPU方案TDBase快9倍。

Learning from Lost Provenance: Multiple Instance Learning for Cancer Registry Tumor Group Classification

从丢失的溯源信息中学习：用于癌症登记肿瘤组分类的多实例学习

Leonard Ruocco, Jonathan Simkin, Lovedeep Gondara, Gregory Arbour, Raymond Ng

机构 * British Columbia Cancer Registry, Provincial Health Services Authority（不列颠哥伦比亚癌症登记处，省级卫生服务管理局） ； University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Data Science Institute, University of British Columbia（英属哥伦比亚大学数据科学研究所） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 针对癌症登记中报告级人工标注训练数据稀缺问题，利用操作生成的患者级标签，通过基于注意力的多实例学习恢复标签与报告的联系，开发框架训练深度学习分类器，提升肿瘤组分类性能。

Millimeter-scale wide-field mid-infrared photothermal imaging enabled by a broadly tunable picosecond optical parametric oscillator

由宽调谐皮秒光参量振荡器实现的毫米级宽场中红外光热成像

Anooj Thayyil Raveendran, Supatcharee Cael, Anju Jose, Jürgen Popp, Christoph Krafft

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究克服宽场中红外光热成像在视场等方面的限制，通过开发由商用皮秒光参量振荡器驱动的F-MIP成像平台，实现毫米级宽场成像及900cm-1以下宽场MIP成像，可用于生物医学成像等，是高通量振动成像可扩展平台。

Comments 8 pages, 3 figures

Efficient classical simulation of two-dimensional long-range systems: Rydberg arrays and beyond

二维长程系统的高效经典模拟：里德堡阵列及其他

Jia-Lin Chan, Tao Xiang, Yantao Wu

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 针对任意全对全两体相互作用的N 位量子系统，新框架将张量网络态下计算局部能量的成本从O(N³)降至O(N)，实现实时动力学和基态的可扩展精确计算，能模拟里德堡模拟器中模型。

Quaternion Nondecimated Wavelet Descriptors for Multiclass Breast Histology Classification

用于多类乳腺组织学分类的四元数非抽取小波描述符

Sara Antonijevic, Brani Vidakovic

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出可解释的四元数非抽取小波框架，将RGB图像编码为纯四元数场，通过二维四元数非抽取小波变换提取多尺度、方向性、颜色耦合的特征，用于乳腺组织学四分类，在BACH数据集上使用径向核SVM实现平衡识别。

Comments 19 pages, 8 figures. Code available at https://github.com/saraantonijevic/QNDWT2D-histology

CellPrior-Net: Prior-Guided Nuclei Detection and Classification for H&E Whole-Slide Images

CellPrior-Net: 基于先验引导的H&E全切片图像细胞核检测与分类

Falah Jabar, Pasquale Lombardi, Aria Torkpour, Masoud Tafavvoghi, Per Niklas Benzler Waaler, Sigve Andersen, Erna-Elise Paulsen, Mette Pøhl, Lill-Tove Rasmussen Busund, Tom Donnem, Elin Richardsen, David J. Pinato, Mehrdad Rakaee

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出CellPriorNet，利用轻量级CNN和H通道先验信息实现高效细胞核检测与分类，在8个数据集上达到可比性能并显著减少推理时间。

Comments Submitted to Intelligence-Based Medicine Journal

AdaGrad does not adapt to Hölder-smoothness for composite objectives

AdaGrad 对复合目标函数的 Hölder 光滑性不具有适应性

Matia Bojovic, Saverio Salzo, Massimiliano Pontil

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本文通过一维凸复合优化反例，揭示 AdaGrad 在 Hölder 光滑目标上无法达到经典收敛率，原因在于光滑项梯度在最优处非零导致步长过度减小，并探讨了基于梯度映射或梯度差的替代累积机制如何避免此问题。

Comments 10 pages

Simulating Eating Disorder Patients with LLMs: Evaluating Psychological Persona Stability in Multi-Turn Conversations

使用LLM模拟饮食障碍患者：评估多轮对话中的心理角色稳定性

Jennifer Haase, Jana Gonnermann-Müller, See Heng Yim, Nicolas Leins, Jan Mendling, Sebastian Pokutta

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本研究通过饮食障碍案例和双评估框架，发现LLM在模拟患者时过度稳定且不准确，系统性地高估严重程度12-30%，并存在“缺失中间态”问题。

Conformal Recovery-Deadline Certificates for Runtime Assurance of Adapting Controllers

自适应控制器运行时保证的共形恢复截止证书

Alireza Shojaei

机构 * Myers-Lawson School of Construction, Virginia Tech（迈尔斯-劳森建设学院，弗吉尼亚理工学院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 针对在线自适应控制器在恢复瞬态期间被安全防护误触发的问题，提出共形恢复截止证书，基于分裂共形预测提供恢复时间的分布无关有限样本上界，实现延迟切换并保证覆盖，分离自主性与安全性。

TASR: Training-Free Adaptive Stopping for Iterative Retrieval

TASR：无需训练的迭代检索自适应停止规则

Adrian Kieback, Uyiosa Philip Amadasun, Aman Chadha, Aaron Elkins

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出TASR，一种无需训练的迭代检索停止规则，通过重复答案检测和逻辑回归边际阈值减少冗余检索，在多种配置下保持高F1值并降低调用次数。

Comments 20 pages, 5 figures. Accepted at Agent4IR Workshop, KDD 2026

Deviance from a pink noise regime in the temporal organization of semantic relations in psychosis

精神病语义关系时间组织中粉红噪声模式的偏离

Paola Moreno Ancalmo, Emre Bora, Rieke Roxanne Mülfarth, Svenja Seuffert, Tilo Kircher, Frederike Stein, Philipp Homan, Wolfram Hinzen

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 通过去趋势波动分析（DFA）量化BERT导出的余弦相似度时间序列，发现精神病患者语义波动中存在异常强的长程时间相关性，表明语言时间组织偏离粉红噪声。

Minimal Oversight: Uncertainty-Aware Governance for Delegated AI Systems

最小监督：委托AI系统的不确定性感知治理

Carlos R. B. Azevedo

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出最小充分监督原则（MSO），通过Fisher信息流形上的变分法最小化治理负担，导出任务空间的水填充分配，并证明容量定理、局部近似和漂移主导的自律时间标度律，为委托AI系统提供可计算的治理框架。

Comments Companion Python package: pip install minimal-oversight | Code: https://github.com/crbazevedo/delegation-lab | 26 pages, 1 figure, 5 tables

Bayesian machine learning approach for recurrent events studies using Soft Bayesian Additive Regression Trees (SBART)

基于贝叶斯机器学习方法的复发事件研究：软贝叶斯加性回归树（SBART）

MengXing Chen, Debajyoti Sinha, Antonio Linero

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出软贝叶斯加性回归树（SBART）非参数方法，结合软决策树与贝叶斯集成学习，用于复发事件建模，通过两层数据增强实现高效计算，在模拟和实际数据中优于现有方法。

Recent applications of the subtracted second RPA method

减除二阶RPA方法的最新应用

Danilo Gambacurta, Marcella Grasso

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 综述减除二阶RPA（SSRPA）方法在核物理中的最新进展，克服了二阶RPA在能量密度泛函理论中的病态问题，并展示了在电荷守恒和电荷交换激发中的应用。

Comments Accepted for publication in Progress in Particle and Nuclear Physics

Journal ref Progress in Particle and Nuclear Physics 2026

Compact Optical-Resolution Photoacoustic Microscopy System with Reflective Objective-Based Transducer Integration

紧凑型光学分辨率光声显微镜系统：基于反射物镜的换能器集成

Albano Tabacchi, Bhanu Pratap Singh, Michael Jaeger, Damien Guignet, Mirjam Schenk, Pavel Subochev, Martin Frenz, Andre Stefanov

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出一种紧凑型光学分辨率光声显微镜系统，通过反射物镜将大面积PVDF换能器集成于光学遮挡区，实现高光学性能与声检测效率，并验证了对黑色素的无标记成像能力。

A space-time smooth artificial viscosity method with wavelet noise indicator and shock collision scheme, Part 1: the 1-D case

一种带有小波噪声指示器和冲击碰撞方案的空间-时间平滑人工粘性方法，第一部分：一维情况

Raaghav Ramani, Jon Reisner, Steve Shkoller

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本文提出了一种高阶数值算法，用于冲击波与壁面的碰撞和反弹，通过改进C方法，引入新的碰撞指示器和基于小波的噪声检测器，提高了WENO算法的精度并有效处理强间断。

Comments 56 pages, 29 figures, to appear in Journal of Computational Physics

Incorporating a Spatial Prior into Nonlinear D-Bar EIT imaging for Complex Admittivities

将空间先验纳入非线性D-bar EIT成像以恢复复阻抗

Sarah Jane Hamilton, Jennifer L. Mueller, Melody Alsaker

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本文提出在非线性D-bar EIT成像中引入空间先验，通过低通滤波扩展频率范围，提升噪声鲁棒性，用于复阻抗恢复。

Comments 18 pages, 10 figures

Development of an open source software module for enhanced visualization during MR-guided interstitial gynecologic brachytherapy

一种用于MR引导的间质妇科近距离放射治疗中增强可视化的新开源软件模块

Xiaojun Chen, Jan Egger

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出一种开源软件模块，用于在MR引导的间质妇科近距离放射治疗中实时处理iMRI数据并实现医学装置的多阶段配准。

Comments 9 pages, 6 figures

Journal ref Chen and Egger SpringerPlus 2014, 3:167

A Note on the Convergence of the Godunov Method for Impact Problems

关于Godunov方法在冲击问题中收敛性的注记

J. W. Banks

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本文识别了非线性守恒律系统数值模拟中的一种新病态现象，指出其源于数值耗散不足，并发现数值解在激波后区域可能处处不可微。

Fast approximate Bayesian multidimensional scaling with consistency guarantees

具有一致性保证的快速近似贝叶斯多维缩放

Ami Sheth, Aaron Smith, Andrew J. Holbrook

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出Barnes-Hut BMDS算法，通过树形似然近似和吉布斯采样将计算复杂度从O(n^2)降至O(n log n)，并证明其稳态分布的一致性。

From Fact Overwriting to Knowledge Evolution: Causal Editing via On-Policy Self-Distillation

从事实覆写到知识演化：基于同策略自蒸馏的因果编辑

Shuaike Li, Kai Zhang, Xianquan Wang, Jiachen Liu, Shengpeng Mo

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 针对知识编辑中静态事实覆写范式导致认知失调的问题，提出基于因果引导的同策略蒸馏方法CODE，将事实注入转化为连贯的知识演化，显著降低自反驳率并提升多跳准确性。

Hubness, Not Anisotropy, Drives Cross-Lingual Retrieval Asymmetry in Multilingual Embedding Models

中心性而非各向异性驱动多语言嵌入模型中的跨语言检索不对称性

Adib Sakhawat, Fardeen Sadab, Atik Shahriar

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本文通过实验证明，在多语言嵌入模型中，中心性（hubness）是导致跨语言检索不对称性的主要几何病理因素，而非各向异性、质心漂移或向量幅度，并推荐使用CSLS替代余弦相似度作为默认检索度量。

Comments 17 pages, 5 figures

Quantitative three-dimensional absorption imaging in standard brightfield microscopes

标准明场显微镜中的定量三维吸收成像

Yoonjae Chung, Sehyun Lee, Herve Hugonnet, Chulmin Oh, Weisun Park, Yeon Wook Kim, Seung-Mo Hong, YongKeun Park

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出定量吸收断层成像（QAT），通过对数强度空间线性反演和三维吸收光学传递函数，在标准明场显微镜上实现无标记、无干涉的三维吸收成像。

Stein-Encoder: A White-Box Supervised Encoder via Stein Identities in Multi-Modal Studies

Stein-Encoder: 多模态研究中基于Stein恒等式的白盒监督编码器

Jiarui Zhang, Shuoxun Xu, Jiasheng Shi, Xinzhou Guo

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 针对多模态生物医学数据中基因与临床特征混杂的问题，提出Stein-Encoder白盒监督框架，利用Stein方法和残差化技术构建可解释的单指标，实现结构解耦并提升预测性能。

Fidelity-preserving enhancement of ptychography with foundational text-to-image models

基于基础文本到图像模型的叠层衍射成像保真增强

Ming Du, Volker Rose, Junjing Deng, Dileep Singh, Si Chen, Mathew J. Cherukara

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出一种即插即用框架，结合基于物理模型的相位恢复与文本引导的扩散模型图像编辑，通过交替方向乘子法保持数据保真度并消除伪影，显著提升叠层衍射成像质量。

Spatio-Temporal Uncertainty-Modulated Physics-Informed Neural Networks for Solving Hyperbolic Conservation Laws with Strong Shocks

时空不确定性调制的物理信息神经网络用于求解具有强激波的双曲守恒律

Darui Zhao, Ze Tao, Fujun Liu

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 提出时空不确定性调制物理信息神经网络（UM-PINN），通过将训练过程重新解释为由同方差偶然不确定性控制的多任务学习问题，并集成梯度空间掩码与可学习方差参数，动态平衡PDE残差与初始条件，结合拟蒙特卡洛Sobol采样，有效解决强激波问题中的梯度病理，在多个基准测试中精度和激波分辨率提升数个数量级。

Substantive-Model-Compatible Multiple Imputation for Cox Regression with a Diverging Number of Covariates

具有实质性模型兼容性的多重插补用于具有发散协变量数的Cox回归

Zhilin Zhang, Yi Li

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出了一种半参数多重插补框架，用于处理具有发散维度的Cox回归中缺失协变量的问题，通过Cox模型似然贡献驱动的高维SMC-FCS过程进行插补，并结合拒绝采样和岭正则化后验抽样以保持模型兼容性，最终通过Rubin规则结合去偏估计器和插补内部方差估计进行推断。