Harvard University（哈佛大学）

How LLMs See Creativity: Zero-Shot Scoring of Visual Creativity with Interpretable Reasoning

LLM如何看待创造力：具有可解释推理的视觉创造力零样本评分

William Orwig, Roger E. Beaty

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

AI总结 研究多模态大模型能否零样本评估视觉创造力，并分析其推理过程的可解释性。实验表明模型评分与人类高度一致，但推理并未提升评分准确性。

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Quantitative Movement Testing: Measuring Chronic Pain Patient Movements from a Single Smartphone Video

定量运动测试：从单部智能手机视频测量患者运动

Pranav Mahajan, Amanda Wall, Eleonora Maria Camerone, Julie Stebbins, Eoin Kelleher, Shuangyi Tong, Annina Schmid, Katja Wiech, Anushka Irani, Ben Seymour

机构 * Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford（临床神经科学系,Nuffield大学,牛津大学） ； Max Planck Institute of Biological Cybernetics（生物信息学研究所） ； Oxford Gait Laboratory, University of Oxford（牛津大学步态实验室） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford（生物医学工程研究所,牛津大学） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

AI总结 提出基于计算机视觉的定量运动测试（QMT）方法，利用深度学习3D姿态估计从单目智能手机视频提取运动生物标志物，在实验室验证中与光学运动捕捉高度一致（r>0.85），并在纤维肌痛和慢性坐骨神经痛患者中展示了可靠性和纵向监测能力。

RCTs for Frontier AI Governance: Methodological Challenges and Solutions for Human Uplift Studies

随机对照试验与人类提升研究：前沿AI评估的方法论挑战与实践解决方案

Patricia Paskov, Kevin Wei, Shen Zhou Hong, Dan Bateyko, Xavier Roberts-Gaal, Carson Ezell, Gailius Praninskas, Valerie Chen, Umang Bhatt, Ella Guest

机构 * RAND ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； London School of Economics（伦敦经济学院） 纠错

AI总结 本文通过访谈16位专家，系统梳理了人类提升研究（测量AI对人类绩效影响）在随机对照试验中面临的方法论挑战，包括内部效度、外部效度和构念效度问题，并提出了相应的解决方案。

Filterless Snapshot Hyperspectral Imaging using Guided Patch Diffusion

无滤波器快照高光谱成像引导补丁扩散

Dean Hazineh, Luca Sacchi, Davide Cassara, Federico Capasso, Todd Zickler

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 提出使用条件去噪扩散模型，通过小补丁移位不变操作和光学点扩散函数物理一致性引导，从单衍射透镜和滤光片全色传感器捕获的灰度快照中重建高光谱图像。

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