University of Cambridge（剑桥大学）

Unsupervised Anomaly Detection for Image Dataset Quality Assurance in Multi-Center Breast MRI

面向多中心乳腺MRI图像数据集质量保证的无监督异常检测

Chiara Tappermann, Steffen Renisch, Lars Ole Schwen, Hans Meine, Horst K. Hahn, Eike Petersen

机构 * Cambridge University Hospitals（剑桥大学医院） ； Mitera Hospital（米特拉医院） ； Radboud University Medical Center（拉德堡德大学医学中心） ； University Hospital Aachen（亚琛大学医院） ； University Medical Center Utrecht（乌得勒支大学医学中心） ； Ribera Hospital（里贝拉医院） ； Duke Breast Cancer MRI（杜克乳腺癌磁共振成像项目） 纠错

AI总结 该研究针对多中心乳腺MRI数据集，构建含17种异常类型的无监督异常检测基准，评估四种方法，发现带位置编码的投影法性能最优，为医疗AI的可扩展无监督质量保证提供基础。

Localized TabICLv2: Scaling Tabular In-Context Learning through k-NN

Localized TabICLv2：通过k近邻扩展表格数据的上下文学习

Beimnet Bekele Guta

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 Localized TabICLv2通过仅检索k个最近训练邻居降低TabICLv2推理成本，经微调后在TabArena分类任务上保留98.64%精度，批量和单查询场景分别实现2.18倍、约249倍中位数加速。

Comments Accepted at the 2nd ICML Workshop on Foundation Models for Structured Data (FMSD), ICML 2026

Foresight-England: Development of a National-Scale Generative AI Model of Electronic Health Records for Medical Event Prediction across the COVID-19 Pandemic

Foresight-England：面向COVID-19大流行期间医疗事件预测的全国规模电子健康记录生成式AI模型的开发

Simon Ellershaw, Christopher Tomlinson, Zeljko Kraljevic, Spiros Denaxas, Harry Hemingway, Cathie Sudlow, Angela M. Wood, Anoop D. Shah, Richard Dobson

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； University College London Hospitals National Institute for Health Research Biomedical Research Centre（伦敦大学学院医院国家卫生研究院生物医学研究中心） ； Interdisciplinary Transformation University（跨学科转型大学） ； British Heart Foundation Data Science Centre（英国心脏基金会数据科学中心） ； Health Data Research UK（英国健康数据研究中心） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Victor Phillip Dahdaleh Heart and Lung Research Institute, University of Cambridge（剑桥大学维克多·菲利普·达德赫心肺研究所） ； British Heart Foundation Centre of Research Excellence, University of Cambridge（剑桥大学英国心脏基金会卓越研究中心） 纠错

AI总结 本研究开发了首个全国规模的电子健康记录生成式基础模型Foresight-E，在6100万患者数据上训练，可零样本预测医疗事件，为大流行期间的医疗事件预测提供了方法模板。

Comments Methodology and evaluation framework for Foresight-England. As detailed in the Project Status section, NHS England has paused access to data for the Foresight-E project, meaning quantitative results are not currently available. On behalf of the CVD-COVID-UK/COVID-IMPACT Consortium

SEER: Long-Context Reasoning via Selective Visual-Text Compression

SEER：基于选择性视觉-文本压缩的长上下文推理

Jiawei Xu, Zhilin Zhai, Jinrui Fang, Ruohan Xu, Mingfei Lu, Yi Zhang, Guanchu Wang, Tianlong Chen, Ying Ding

机构 * The University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； The University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 SEER是结合视觉压缩效率与文本推理精度的框架，经监督微调后在LongBench等长上下文基准测试中，准确率优于Glyph-9B、Qwen3-8B等基线模型，可提升提取精度并保留提示token节省量。

Comments COLM 2026, Third Conference on Language Modeling

RigidBench: Evaluating Rigid-Body Physics in Video Generation Models

RigidBench：评估视频生成模型中的刚体物理效果

Swarnim Jain, Shangzhe Wu

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 该研究提出基于模拟器的RigidBench基准，评估视频生成模型的刚体物理效果，分析8个模型的表现，用5000个训练视频微调Wan 2.2 TI2V-5B并揭示其表征物体位置的机制。

Comments 30 pages, including appendices. Code: this https URL (https://github.com/swarnim-j/RigidBench). Dataset: this https URL (https://doi.org/10.5281/zenodo.21649156)

DumpsterCluster: From Dumpster Diving to Serving LLaMA-70B on $60 GPUs

DumpsterCluster：从“废品回收”到在60美元级GPU上部署LLaMA-70B

Zeyu Cao, Xuan Guo, Cheng Zhang, Cheuk Hang Lau, Ilia Shumailov, Yiren Zhao

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Quettaflop AI 纠错

AI总结 本文搭建了二手GPU组成的DumpsterCluster，可在60美元级GPU上支撑LLaMA-70B推理，经济优势显著，但需结合低价电力与清洁能源以保障可持续性。

Replacing Tunable Parameters in Weather and Climate Models with State-Dependent Functions using Reinforcement Learning

用强化学习替代天气和气候模型中的可调参数以状态依赖函数

Pritthijit Nath, Sebastian Schemm, Henry Moss, Peter Haynes, Emily Shuckburgh, Mark J. Webb

机构 * Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge（剑桥大学应用数学与理论物理系） ； School of Mathematical Sciences, Lancaster University（兰卡斯特大学数学科学学院） ； Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（剑桥大学计算机科学与技术系） ； Met Office Hadley Centre（英国气象局哈德利中心） 纠错

AI总结 本文通过强化学习在线学习天气和气候模型中的参数方案，展示了在简化测试环境中，强化学习在气候偏差校正、辐射-对流平衡和纬向平均能量平衡模型中的应用，证明了强化学习在改进模型性能方面的有效性。

Comments 79 pages, 24 figures

Comprehensive language-image pre-training for 3D medical image understanding

全面的语言-图像预训练用于3D医学图像理解

Tassilo Wald, Ibrahim Ethem Hamamci, Yuan Gao, Sam Bond-Taylor, Harshita Sharma, Maximilian Ilse, Cynthia Lo, Olesya Melnichenko, Anton Schwaighofer, Noel C. F. Codella, Maria Teodora Wetscherek, Klaus H. Maier-Hein, Panagiotis Korfiatis, Valentina Salvatelli, Javier Alvarez-Valle, Fernando Pérez-García

机构 * Microsoft（微软公司） ； German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心） ； Department of Radiology, University of Cambridge and Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust（剑桥大学放射科及剑桥大学医院国家健康服务体系基金会信托） ； Pattern Analysis and Learning Group, Heidelberg University Hospital（海德堡大学医院模式分析与学习组） ； Department of Radiology, Mayo Clinic（梅奥诊所放射科） 纠错

AI总结 本文提出COLIPRI编码器，通过结合报告生成目标和视觉-only预训练，提升3D医学图像的语义理解和生成能力。