Harvard University（哈佛大学）

Structuring Sparsity: Block-Sparse Featurizers Capture Visual Concept Manifolds

结构化稀疏：块稀疏特征化器捕获视觉概念流形

Thomas Fel, Matthew Kowal, Mozes Jacobs, Dron Hazra, Usha Bhalla, Lee Sharkey, Lucius Bushnaq, Satchel Grant, Tal Haklay, Thomas Icard, Can Rager, Michael Pearce, Daniel Wurgaft, Aiden Swann, Fenil Doshi, Siddharth Boppana, Curt Tigges, Nick Cammarata, Thomas Serre, Vasudev Shyam, Owen Lewis, Thomas McGrath, Jack Merullo, Ekdeep Singh Lubana, Atticus Geiger

机构 * Goodfire ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

AI总结 提出块稀疏特征化器（BSF）来建模视觉概念流形，通过最小描述长度分析证明其比方向基特征化器更紧凑，并应用于解释曲线检测、发现新流形及控制图像生成。

Natural Ungrokking: Asymmetric Control of Which Rules Survive Pretraining

自然去突现：不对称控制哪些规则在预训练中幸存

Juliana Li, Diya Sreedhar

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 发现语言模型在预训练中学习规则后会自动遗忘，规则存亡由训练数据中支持频率决定，且遗忘不可逆。

Comments Foundations of Deep Generative Models (FoGen) Workshop at ICML 2026. 23 pages (5-page main text plus appendices), 5 figures. Code: https://github.com/lijuliana/Natural-Ungrokking

Improving Factuality of 3D Brain MRI Report Generation with Paired Image-domain Retrieval and Text-domain Augmentation

通过配对图像域检索和文本域增强提高3D脑MRI报告生成的事实准确性

Junhyeok Lee, Yujin Oh, Dahyoun Lee, Hyon Keun Joh, Minchul Kim, Chul-Ho Sohn, Sung Hyun Baik, Cheol Kyu Jung, Jung Hyun Park, Kyu Sung Choi, Byung-Hoon Kim, Jong Chul Ye

机构 * Cancer Biology, Seoul National University College of Medicine, Korea（首尔国立大学医学院癌症生物学系，韩国） ； Radiology, Massachusetts General Hospital（麻省总医院放射科） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Biomedical Systems Informatics, Yonsei University College of Medicine, Korea（延世大学医学院生物医学系统信息学系，韩国） ； Graduate School, Yonsei University, Korea（延世大学研究生院，韩国） ； Radiology, Seoul National University College of Medicine, Korea（首尔国立大学医学院放射科，韩国） ； Radiology, Seoul National University Hospital, Korea（首尔国立大学医院放射科，韩国） ； Radiology, Seoul National University Bundang Hospital, Korea（首尔国立大学 Bundang 医院放射科，韩国） ； Radiology, SMG-SNU Boramae Medical Center, Korea（SMG-SNU Boramae 医疗中心放射科，韩国） ； Psychiatry, Yonsei University College of Medicine, Korea（延世大学医学院精神病学系，韩国） ； Behavioral Sciences in Medicine, Yonsei University College of Medicine, Korea（延世大学医学院医学行为科学系，韩国） ； Yonsei Institute for Digital Health, Korea（延世大学数字健康研究院，韩国） ； Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST, Korea（金 Jaechul人工智能研究生院，韩国） 纠错

AI总结 提出PIRTA框架，通过检索相似3D DWI/ADC图像并利用其配对报告指导LLM生成，避免显式跨模态对齐，显著提高缺血区域准确性。

Comments MICCAI 2026