Harvard University（哈佛大学）

WristMIR: Coarse-to-Fine Region-Aware Retrieval of Pediatric Wrist Radiographs with Radiology Report-Driven Learning

WristMIR: 儿童手腕X光片的粗到细区域感知检索框架，基于放射科报告驱动学习

Mert Sonmezer, Serge Vasylechko, Duygu Atasoy, Seyda Ertekin, Sila Kurugol

机构 * Middle East Technical University（中东部技术大学） ； Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； METU-DTX Research Center（METU-DTX研究中心） 纠错

AI总结 WristMIR通过结合放射科报告和骨特定定位，实现儿童手腕X光片的粗到细区域感知检索，提升骨折诊断的准确性和临床相关性。

Comments Accepted to Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) 2026

ManagerBench: Evaluating the Safety-Pragmatism Trade-off in Autonomous LLMs

ManagerBench: 评估自主大语言模型中的安全与务实之间的权衡

Adi Simhi, Jonathan Herzig, Martin Tutek, Itay Itzhak, Idan Szpektor, Yonatan Belinkov

机构 * Technion – Israel Institute of Technology（技术学院–以色列理工学院） ； Google Research（谷歌研究） ； University of Zagreb（Zagreb大学） ； Kempner Institute, Harvard University（哈佛大学凯普勒研究所） 纠错

AI总结 ManagerBench评估自主大语言模型在安全与务实权衡中的表现，揭示模型在冲突目标下的决策缺陷。

Benefits and Pitfalls of Reinforcement Learning for Language Model Planning: A Theoretical Perspective

强化学习在语言模型规划中的利弊：一种理论视角

Siwei Wang, Yifei Shen, Haoran Sun, Shi Feng, Shang-Hua Teng, Li Dong, Yaru Hao, Wei Chen

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 本文从理论角度分析强化学习在语言模型规划中的利弊，揭示探索的重要性及Q学习在多样性保持方面的优势。