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。

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