Fudan University（复旦大学）

A report-grounded vision-language foundation model for colonoscopy from 280000 routine reports

基于28万份常规报告的肠镜报告驱动的视觉-语言基础模型

Jia Yu, Yan Zhu, Yili He, Zilong Wang, Xinyang Jiang, Peiyao Fu, Ruijie Yang, Tianyi Chen, Siyuan Li, Zhihua Wang, Fei Wu, Quanlin Li, Xian Yang, Pinghong Zhou, Shuo Wang

机构 * Digital Medical Research Center, School of Basic Medical Sciences, Fudan University（复旦大学基础医学院数字医学研究中心） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Endoscopy（上海内镜诊疗协同创新中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Institute for Advanced Study of Zhejiang University（浙江大学上海高等研究院） ； Alliance Manchester Business School, The University of Manchester（曼彻斯特大学联盟曼彻斯特商学院） ； Data Science Institute, Imperial College London（伦敦帝国理工学院数据科学研究所） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 该研究开发了肠镜视觉-语言基础模型EndoCLIP，利用28万份常规肠镜记录恢复的图像-文本对训练，在多项任务中优于通用模型，良恶性分类性能接近专家，可实现临床目标的语言指定。

QuantWAMs: Calibrating at the Right Granularity for World Action Models

QuantWAMs：为世界动作模型校准至合适粒度

Jiacheng Zhou, Jinfan Lv, Ruixuan Li, Longtai Zhang, Yan Wang, Wenqiang Zhang, Lizhe Qi

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； School of Data Science and Engineering, East China Normal University（华东师范大学数据科学与工程学院） 纠错

AI总结 本文提出QuantWAMs框架，通过三种校准策略优化后训练量化，在WAMs上实现内存大幅降低与速度提升，同时保持与FP16接近的性能，验证了部署可行性。

Comments 13 pages, 6 figures

How Benchmarks Mis-Score Computer-Use Agents

基准测试如何错误评估计算机使用智能体

Zihan Dong, Zhiyuan Ma, Zekun Wang, Yunqing Li, Zirou Liu, Ruixuan Deng, Qishi Zhan, Rui Qian

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Lenovo AI Technology Center（联想人工智能技术中心） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Marquette University（马凯特大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 该研究指出计算机使用智能体的基准测试分数存在可靠性问题，审计150条轨迹发现15.3%的“失败”判定错误，进而推导了CUA评估各阶段的设计规则。