Columbia University（哥伦比亚大学）

Meta-learning In-Context Enables Training-Free Cross Subject Brain Decoding

基于上下文的元学习实现无训练跨受试者脑解码

Mu Nan, Muquan Yu, Weijian Mai, Jacob S. Prince, Hossein Adeli, Rui Zhang, Jiahang Cao, Benjamin Becker, John A. Pyles, Margaret M. Henderson, Chunfeng Song, Nikolaus Kriegeskorte, Michael J. Tarr, Xiaoqing Hu, Andrew F. Luo

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harvard University（哈佛大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于上下文的元学习方法，无需微调即可实现跨受试者的脑解码，通过上下文学习和分层推理提升解码效率与鲁棒性。

Comments Accepted to CVPR 2026, website: https://github.com/ezacngm/brainCodec

Vision-Language and Large Language Model Performance in Gastroenterology: GPT, Claude, Llama, Phi, Mistral, Gemma, and Quantized Models

视觉-语言与大语言模型在胃肠病学中的表现：GPT、Claude、Llama、Phi、Mistral、Gemma及量化模型

Seyed Amir Ahmad Safavi-Naini, Shuhaib Ali, Omer Shahab, Zahra Shahhoseini, Thomas Savage, Sara Rafiee, Jamil S Samaan, Reem Al Shabeeb, Farah Ladak, Jamie O Yang, Juan Echavarria, Sumbal Babar, Aasma Shaukat, Samuel Margolis, Nicholas P Tatonetti, Girish Nadkarni, Bara El Kurdi, Ali Soroush

机构 * Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院） ； University of Texas Health（德克萨斯大学健康科学中心） ； Virginia Hospital Center（弗吉尼亚医院中心） ； Shahid Beheshti University of Medical Sciences（沙希德·贝赫什提医科大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Cedars-Sinai Medical Center（西达赛奈医疗中心） ； Inova Fairfax Medical Campus（伊诺瓦费尔法克斯医疗中心） ； University of California–Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； NYU Grossman School of Medicine（纽约大学格罗斯曼医学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本研究评估了大语言模型和视觉-语言模型在胃肠病学中的医学推理性能，比较了不同模型配置、参数及提示工程策略对性能的影响，发现专有模型在准确性上优于开源模型，且图像描述对视觉-语言模型性能有显著影响。

Comments Manuscript Pages: 34, Figures: 7, Tables: 2, Supplementary File Pages: 35, Data Transparency Statement: Code is available at: https://github.com/Sdamirsa/LLM-VLM-in-Gastroenterology . Study data from American College of Gastroenterology (ACG) are restricted and available upon request with ACG permission. Correction: updated abstract considering Llama3.1 results

Journal ref npj Digital Medicine 8, 797 (2025)

SYN-DIGITS: A Synthetic Control Framework for Calibrated Digital Twin Simulation

SYN-DIGITS: 一种合成控制框架用于校准数字孪生模拟

Grace Jiarui Fan, Chengpiao Huang, Tianyi Peng, Kaizheng Wang, Yuhang Wu

机构 * Finance Division, Columbia Business School（哥伦比亚商学院金融系） ； Department of IEOR, Columbia University（哥伦比亚大学工业工程与运筹学系） ； Decision, Risk, and Operations Division, Columbia Business School（哥伦比亚商学院决策、风险与运营系） ； Department of IEOR and Data Science Institute, Columbia University（哥伦比亚大学工业工程与运筹学系和数据科学研究所） 纠错

AI总结 本文提出SYN-DIGITS框架，通过学习数字孪生响应的潜在结构，校准大语言模型预测与人类行为的一致性，提升市场研究和社交科学中的模拟可靠性。

Location Is All You Need: Continuous Spatiotemporal Neural Representations of Earth Observation Data

位置即一切：连续时空神经表示法用于地球观测数据

Mojgan Madadikhaljan, Jonathan Prexl, Isabelle Wittmann, Conrad M Albrecht, Michael Schmitt

机构 * University of the Bundeswehr Munich（慕尼黑联邦国防军大学） ； IBM Research – Europe（IBM欧洲研究院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心） 纠错

AI总结 本文提出LIANet，通过连续时空神经场建模多时相遥感数据，无需原始数据即可实现卫星影像重建，并在各种下游任务中取得与从头训练或使用现有GFMs相当的性能。

Comments Updated the affiliation of one of the authors, no changes to the technical content

Efficient PRM Training Data Synthesis via Formal Verification

通过形式验证高效PRM训练数据合成

Ryo Kamoi, Yusen Zhang, Nan Zhang, Sarkar Snigdha Sarathi Das, Ranran Haoran Zhang, Wenpeng Yin, Rui Zhang

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出FoVer框架，利用形式验证工具生成PRM训练数据，提升LLM推理能力，实验显示其在数学逻辑和自然语言推理任务中均有效。

Comments ACL 2026 Findings. Datasets, models, and code are provided at https://github.com/psunlpgroup/FoVer. Please also refer to our project website at https://fover-prm.github.io/