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从加密智能手机网络流量中学习行为信号
机构 * New York University（纽约大学） ； NYU Langone Health（NYU Langone健康） ； NYU Grossman School of Medicine（NYU Grossman医学院） ； Oregon Health & Science University（俄勒冈健康与科学大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院）
AI总结 本文利用基于Transformer的模型从加密网络流量中学习行为表征，结合用户特定适配器，并通过稀疏表示和广义估计方程分析，发现压力、孤独感和睡眠障碍分别与个体间差异、个体内波动及两者组合相关，且学习到的表征优于传统手工特征。
Comments 19 pages, 6 figures
放射学中比较推理的视觉语言框架
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University（武汉大学仁民医院放射科） ； Shanghai Sixth People’s Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学附属第六人民医院）
AI总结 提出一个实体感知的跨图像推理框架，通过构建大规模比较影像数据集MedReCo-DB和开发MedReCo及MedReCo-VLM模型，实现了参考病例检索和时间比较解读，显著提升了放射学比较推理性能。
黎曼流形操控：用于无标签操控的几何感知生成自编码器
机构 * Martian ； Harvard University（哈佛大学） ； Thoughtworks ； University of Utah（犹他大学）
AI总结 提出将语言模型操控重新定义为激活空间上的黎曼测地线计算，通过基于输出空间Hellinger距离学习的编码器实现无标签、无拓扑先验的流形操控。
学习真实内容：在多传感器数据中分离信号和测量伪影，应用于天体物理学
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Flatiron Institute, Simons Foundation（Flatiron研究所，Simons基金会） ； Institute for Advanced Studies（高级研究 institute） ； Harvard University（哈佛大学） ； New York University（纽约大学） ； Instituto de Astrofísica de Canarias（加那利大天文台）
AI总结 本文提出一种深度学习框架，通过重叠观测、双编码器架构和反事实生成目标，分离多传感器数据中的信号与伪影，提升天体物理学研究的准确性。
Comments Accepted at the 2nd Workshop on Foundation Models for Science at ICLR 2026. 10 pages, 7 figures (main text), plus appendix
规范性缩放揭示语言模型能力的演变
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 通过大规模观测评估和分位数回归，提出规范性缩放定律，将预训练计算预算映射到下游准确率，并验证其时间稳定性，引入平衡I-最优采样算法降低评估成本。
Comments ICML 2026 Oral. Blog Post: https://jkjin.com/prescriptive-scaling
概念学习与概念锥的几何统一
机构 * AMIAD ； Kempner Institute, Harvard University（哈佛大学凯普勒研究所）
AI总结 通过共享几何框架（概念锥）统一监督式概念瓶颈模型与无监督稀疏自编码器，提出包含关系度量评估概念对齐，并发现稀疏性与扩展因子的最佳平衡点。
Comments 33 pages
具有反事实损失的统计决策理论
机构 * Harvard University（哈佛大学）
AI总结 针对经典统计决策理论忽略反事实信息的问题，提出在强可忽略性下反事实风险可识别当且仅当损失函数在潜在结果上可加，并证明可加反事实损失能捕捉决策难度，通过符号线性逆规划无需数据即可判断可识别性。
从网络数据中进行因果表示学习
机构 * Department of Statistics and Data Science, Northwestern University（统计与数据科学系，西北大学） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard University（生物医学信息学系，哈佛大学） ； Department of Computer Science, University of Illinois Chicago（计算机科学系，伊利诺伊大学芝加哥分校）
AI总结 提出GraCE-VAE，利用图神经网络编码器整合生物网络和通路信息，在软干预下识别潜在因果图与干预目标，实验证明利用结构化生物上下文可提升干预结果预测。
Comments 19 pages, 8 figures
ClinicalBench: 大型语言模型能在临床预测中击败传统机器学习模型吗？
机构 * Department of Computer Science Northwestern University Evanston USA（计算机科学系西北大学艾文斯顿美国） ； Department of Computer Science University of Texas at Austin Austin USA（计算机科学系德克萨斯大学奥斯汀美国） ； Boston Children's Hospital, Harvard Medical School Boston USA（波士顿儿童医院哈佛医学院波士顿美国） ； Department of Computer Science Imperial College London London UK（计算机科学系伦敦帝国学院伦敦英国） ； Department of Computer Science Ohio State University Columbus USA（计算机科学系俄亥俄州立大学哥伦布美国） ； Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School Boston USA（麻省总医院哈佛医学院波士顿美国） ； Department of Preventive Medicine, Feinberg School of Medicine Northwestern University Chicago USA（预防医学系费因伯格医学院西北大学芝加哥美国） ； Division of Computational Health Sciences, Department of Surgery University of Minnesota Minneapolis USA（计算健康科学部外科部明尼苏达大学明尼阿波利斯美国） ； Department of Population Health Sciences, Weill Cornell Medicine Cornell University New York USA（流行病学与公共卫生系韦尔·科恩医学中心康奈尔大学纽约美国） ； Department of Computer Science Emory University Atlanta USA（计算机科学系埃默里大学亚特兰大美国） ； Northwestern University（西北大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀） ； Boston Children's Hospital, Harvard Medical School（波士顿儿童医院哈佛医学院） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School（麻省总医院哈佛医学院） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Emory University（埃默里大学）
AI总结 构建ClinicalBench基准，通过三个临床预测任务比较14个通用和8个医学LLM与11个传统ML模型，发现LLM在临床预测上仍无法超越传统ML模型。
Comments Accepted to Proceedings of KDD 2026. The first two authors contributed equally. 12 pages for main paper, 62 pages including appendix. Project website: https://clinicalbench.github.io
熵最优传输特征映射用于高维数据集的非线性对齐与联合嵌入
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Yale University（耶鲁大学电气与计算机工程系） ； Department of Biostatistics, Harvard University（哈佛大学生物统计学系） ； Program in Applied Mathematics, Yale University（耶鲁大学应用数学项目） ； Interdepartmental Program in Computational Biology and Bioinformatics, Yale University（耶鲁大学计算生物学与生物信息学跨学科项目） ； Department of Pathology, Yale University School of Medicine（耶鲁大学医学院病理学系）
AI总结 提出熵最优传输特征映射方法，通过EOT计划矩阵的奇异向量对齐和联合嵌入两个数据集，具有理论保证，在生成模型下证明其收敛性，并在模拟和真实生物数据中展示优势。
使用分面Rasch项目反应理论和可解释性设计的深度学习测量仇恨言论谱系
机构 * Center for Precision Psychiatry, Mass General Hospital Department of Psychiatry, Harvard Medical School（精准精神病学中心，麻省总医院精神病科，哈佛医学院） ； D-Lab University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校D实验室）
AI总结 提出结合监督深度学习与分面Rasch项目反应理论的方法，将仇恨言论分解为10个有序标签，通过IRT模型转化为区间测量值并调整标注者视角，在RoBERTa模型上提升准确性，实现连续谱系测量与可解释性。
Comments 7 pages, 6 figures
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