Harvard University（哈佛大学）

Conditional Distributional Treatment Effects: Doubly Robust Estimation and Testing

条件分布治疗效应：双重鲁棒估计与检验

Saksham Jain, Alex Luedtke

机构 * Department of Statistics, University of Washington, Seattle, USA（华盛顿大学统计系，美国西雅图） ； Departments of Health Care Policy and Statistics, Harvard University, USA（哈佛大学健康政策与统计系，美国） 纠错

AI总结 本文提出捕捉条件分布治疗效应的新估计量，开发了局部渐近最优的双重鲁棒估计器，并设计了检验条件潜在结果分布全局同质性的测试方法，具有严格的一阶误差控制和一致性。

Finding Common Ground in a Sea of Alternatives

在众多替代品中寻找共同点

Jay Chooi, Paul Gölz, Ariel D. Procaccia, Benjamin Schiffer, Shirley Zhang

机构 * Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） ； School of Operations Research and Information Engineering, Cornell University（康奈尔大学运筹学与信息工程学院） ； Department of Statistics, Harvard University（哈佛大学统计学系） 纠错

AI总结 本文研究在多样偏好下选择能找到共同点的声明问题，提出基于比例否决核心的社会选择模型，并设计高效采样算法以高概率返回近似核心声明，同时证明了查询次数的下界。

Volumetrically Consistent Implicit Atlas Learning via Neural Diffeomorphic Flow for Placenta MRI

通过神经微分流实现体积一致的隐式图谱学习用于胎盘MRI

Athena Taymourtash, S. Mazdak Abulnaga, Esra Abaci Turk, P. Ellen Grant, Polina Golland

机构 * MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院麻省总医院） ； Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院波士顿儿童医院） 纠错

AI总结 本文提出一种体积一致的隐式模型，结合SDF重建与神经微分流，学习胎盘的共享模板，通过体积正则化提升变形一致性，实现胎盘MRI的统一空间映射。

CRIMSON: A Clinically-Grounded LLM-Based Metric for Generative Radiology Report Evaluation

CRIMSON：一种基于临床的LLM评估指标用于生成放射学报告评估

Mohammed Baharoon, Thibault Heintz, Siavash Raissi, Mahmoud Alabbad, Mona Alhammad, Hassan AlOmaish, Sung Eun Kim, Oishi Banerjee, Pranav Rajpurkar

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（生物医学信息学系，哈佛医学院） ； Department of Radiation Oncology, Mass General Brigham（放射肿瘤科，麻省总医院与布里奇沃特医院） ； King Fahad Hospital, Al-Ahsa Health Cluster, Al Hofuf, Saudi Arabia（国王法赫德医院，阿尔阿萨卫生集群，阿尔霍夫，沙特阿拉伯） ； Ras-Tanura General Hospital, Ministry of Health, Eastern Province, Saudi Arabia（拉斯-坦纳医院，卫生部，东部省，沙特阿拉伯） ； Department of Medical Imaging, King Abdulaziz Medical City, Ministry of National Guard, Riyadh, Saudi Arabia（医学影像科，国王阿卜杜勒-阿齐兹医疗城，国民卫队部，利雅得，沙特阿拉伯） 纠错

AI总结 CRIMSON是一种基于临床的LLM评估指标，用于评估生成的放射学报告，通过考虑诊断正确性、上下文相关性和患者安全，提供更全面的评估方法。

Block-Recurrent Dynamics in Vision Transformers

视觉变换器中的块递归动力学

Mozes Jacobs, Thomas Fel, Richard Hakim, Alessandra Brondetta, Demba Ba, T. Andy Keller

机构 * Kempner Institute, Harvard University（哈佛大学凯普纳研究所） ； University of Osnabrück（奥斯纳布吕克大学） 纠错

AI总结 本文提出块递归假设，表明训练后的ViT具有块递归深度结构，通过少量块的递归计算可复现原始深度的计算。通过训练Raptor模型恢复DINOv2的准确率，验证了块递归结构的存在，并揭示了模型动态可解释性。

Comments 25 pages, 15 figures

Time-Annealed Perturbation Sampling: Diverse Generation for Diffusion Language Models

时间退火扰动采样：扩散语言模型的多样化生成

Jingxuan Wu, Zhenglin Wan, Xingrui Yu, Yuzhe Yang, Yiqiao Huang, Ivor Tsang, Yang You

机构 * The University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； CFAR, Agency for Science, Technology and Research（科技研究局CFAR） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出时间退火扰动采样方法，通过在扩散过程中早期鼓励语义分支并逐步减少扰动，提升生成多样性，同时保持生成质量。