Harvard University（哈佛大学）

Stable Menus of Public Goods: AI-Enabled Progress

公共物品的稳定菜单：AI驱动的进展

Sara Fish

机构 * School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） 纠错

AI总结 以EC 2025论文的开放问题为测试平台，实验评估AI辅助研究流程的有效性，发现提供人类直觉提示和自动多轮交互有助于提升LLM表现，但LLM略逊于一年级博士生。

Comments Accepted to the EC'26 Workshop on AI-Driven Research in EconCS

Medical world models: representing medical states, modelling clinical dynamics and guiding intervention policies

医疗世界模型：表示医疗状态、建模临床动态与指导干预策略

Ke Liu, Mengxuan Li, Yanyi Bao, Tianyun Zhang, Chong Chu, Jiajun Bu, Haishuai Wang

机构 * College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Medicine, Zhejiang University（浙江大学医学院） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard University（哈佛大学生物医学信息学系） 纠错

AI总结 本文提出医疗世界模型框架，通过构建患者状态、建模临床动态和支持干预决策，推动医疗AI从静态诊断向动态模拟演进。

UXBench: Measuring the Actionability of LLM-Generated UX Critiques

UXBench: 衡量LLM生成的UX评论的可操作性

Wenjie Wang, Yue Huang, Zipeng Ling, Han Bao, Hang hua, Xiaonan Luo, Yu Jiang, Shiyi Du, Yuexing Hao, Xiaomin Li, Yuchen Ma, Dianzhuo Wang, Yanfang Ye, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； LMU Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） 纠错

AI总结 提出UXBench基准，通过下游修复代理能否基于评论改进界面来评估LLM作为UX评判者的可操作性，发现不同模型在报告可操作性、修复特征和可靠性上存在显著差异。

Comments 30 pages

Learning Directional Semantic Transitions for Longitudinal Chest X-ray Analysis

学习纵向胸部X光分析的方向性语义转变

Zhangfeng Hu, Zefan Yang, Ge Wang, Tanveer Syeda-Mahmood, Anushree Burade, Mannudeep Kalra, Pingkun Yan

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School（麻省总医院，哈佛医学院） 纠错

AI总结 提出ProTrans框架，将疾病进展建模为配对CXR研究间的方向性语义转变，利用放射学报告和可学习进展特征图显式编码语义变化，通过反向时间建模和双向重建一致性实现方向感知，在纵向下游任务中优于现有方法。

Comments MICCAI 2026

Learning Earthquake Wave Arrival Time Picking from Labels with Inaccuracies

从不准确标签中学习地震波到时拾取

Sen Li, Xu Yang, S. Mostafa Mousavi, Anye Cao, Keting Fan, Yaoqi Liu, Changbin Wang, Qiang Niu

机构 * Department of Earth and Planetary Sciences, Harvard University（哈佛大学地球与行星科学系） ； School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology（中国矿业大学（北京）计算机科学与技术学院） ； School of Mines, China University of Mining and Technology（中国矿业大学（北京）矿院） ； State Key Laboratory of Coal Exploration and Intelligent Mining, China University of Mining and Technology（中国矿业大学（北京）煤炭勘探与智能开采国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出标签噪声对比鲁棒学习（LaNCoR）方法，通过对齐波形特征与标签表示分布来纠正错误标签，在微地震P波到时拾取任务中性能提升高达28.8%。

Comments 28 pages, 10 figures

MVEB: Massive Video Embedding Benchmark

MVEB：大规模视频嵌入基准

Adnan El Assadi, Roman Solomatin, Isaac Chung, Chenghao Xiao, Deep Shah, Manan Dey, Shriya Sudhakar, Zacharie Bugaud, Wissam Siblini, Ayush Sunil Munot, Yashwanth Devavarapu, Rakshitha Ireddi, Michelle Yang, Márton Kardos, Niklas Muennighoff, Kenneth Enevoldsen

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； SaluteDevices ； MIRAI ； Zendesk ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Google LLC ； Salesforce ； Cornell University（康奈尔大学） ； Astera Institute（Astera研究院） ； Independent Contributor（独立贡献者） ； Indian Institute of Technology, Kharagpur（印度理工学院，克拉格浦分校） ； Barclays（巴克莱银行） ； Aarhus University（奥胡斯大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出MVEB基准，包含23个任务评估33种视频嵌入模型，发现无单一模型占优，音频贡献取决于标注来源，并集成到MTEB生态。

Do Large Language Models Have Emotions?

大型语言模型有情感吗？

Amit Goldenberg, James J. Gross

机构 * Harvard Business School（哈佛商学院） ； Department of Psychology, Harvard University（哈佛大学心理学系） ； Harvard University, Digital, Data and Design Institute（哈佛大学数字、数据与设计研究所） ； Department of Psychology, Stanford University（斯坦福大学心理学系） 纠错

AI总结 本文评估Anthropic声称Claude Sonnet 4.5具有“功能性情感”的说法，从生物情感功能角度分析，指出其部分支持情境解释功能，但缺乏动态重组能力。