Harvard University（哈佛大学）

Attribute Retrieving for Open-Vocabulary Endoscopic Compositional Referring Segmentation

用于开放词汇量内镜组合式指称分割的属性检索

Shun Liu, Nan Xi, Yang Liu, Tianyu Luan, Xuan Gong, David Doermann

机构 * Virginia Commonwealth University（弗吉尼亚联邦大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； University at Buffalo（纽约州立大学布法罗分校） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 该研究针对内镜图像指称分割面临的挑战，引入ReferEndoscopy基准，提出AR-ERIS框架，利用属性检索进行开放词汇量内镜组合式指称分割，在模拟和真实内镜数据上实现最优性能且泛化能力强。

Understanding Layer Patching in Model Size Interpolation

理解模型大小插值中的层修补

Sara Kangaslahti, Jonathan Geuter, Nihal V. Nayak, Marco Fumero, Francesco Locatello, David Alvarez-Melis

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Kempner Institute（肯普纳研究所） ； IST Austria（奥地利科学技术研究所） 纠错

AI总结 研究零样本模型大小插值中如何选择学生层，将其转化为优化问题并证明可看作无环图最短路径问题。通过实验揭示修补对插值行为的影响，介绍KLPatch算法，为模型大小插值提供理解与实用指导。

Comments 10 pages, 5 figures

Deep Neural Networks as Discrete Dynamical Systems: Implications for Physics-Informed Learning

深度神经网络作为离散动力系统：对物理信息学习的启示

Abhisek Ganguly, Santosh Ansumali, Sauro Succi

机构 * Engineering Mechanics Unit, Jawaharlal Nehru Centre for Advanced Scientific Research（纳拉扬·德赛高级科学研究中心工程力学单元） ； Italian Institute of Technology（意大利理工学院） ； University of Roma Tre（罗马三大学） ； Physics Department, Harvard University（哈佛大学物理系） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 本文探讨了深度神经网络与离散动力系统之间的类比，通过比较Burgers方程和Eikonal方程的数值/精确解与PINNs获得的解，展示了PINN学习在近似相同系统动力学时提供了一种不同的计算路径，同时指出PINNs的密集参数表示在高维情况下可能具有优势。

Peer-Predictive Self-Training for Language Model Reasoning

同伴预测自训练用于语言模型推理

Shi Feng, Hanlin Zhang, Fan Nie, Sham Kakade, Yiling Chen

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出PST框架，通过多模型协作利用交叉模型聚合响应作为内部训练信号，提升数学推理任务的准确率并减少生成-验证差距。

Comments 22 pages, 5 figures

MultiFair: Multimodal Balanced Fairness-Aware Medical Classification with Dual-Level Gradient Modulation

MultiFair：具有双级梯度调制的多模态平衡公平感知医学分类

Md Zubair, Hao Zheng, Grayson W. Armstrong, Lucy Q. Shen, Gabriela Wilson, Yu Tian, Xingquan Zhu

机构 * School of Computing and Informatics, University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那州立大学拉法叶分校计算机与信息学学院） ； Louisiana Center for Health Innovation and College of Nursing & Health Sciences, University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那州立大学拉法叶分校健康创新中心及护理与健康科学学院） ； Massachusetts Eye and Ear, Harvard Medical School（哈佛医学院马萨诸塞眼耳医院） ； Department of Computer Science, University of Central Florida（佛罗里达州立大学计算机科学系） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University（佛罗里达Atlantic大学电子工程与计算机科学系） 纠错

AI总结 针对多模态医学分类中数据模态学习不均衡和模型对特定群体不公平的问题，提出MultiFair方法，通过双级梯度调制过程动态调整训练梯度，在多数据集上评估，有效解决了上述挑战。

Comments This work has been accepted for publication in IEEE Transactions on Medical Imaging