Harvard University（哈佛大学）

FAIR_XAI: Improving Multimodal Foundation Model Fairness via Explainability for Wellbeing Assessment

FAIR_XAI: 通过可解释性提升多模态基础模型公平性以用于幸福感评估

Sophie Chiang, Tom Brennan, Fethiye Irmak Dogan, Jiaee Cheong, Hatice Gunes

机构 * Department of Computer Science & Technology, University of Cambridge（计算机科学与技术系，剑桥大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文研究了多模态基础模型在幸福感评估中的公平性问题，通过可解释性干预框架改善诊断可靠性与公平性，发现不同模型在不同数据集上表现差异显著，且存在性别和种族偏见。

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GeCo: Evaluating Geometric Consistency for Video Generation via Motion and Structure

GeCo：通过运动和结构评估视频生成的几何一致性

Leslie Gu, Junhwa Hur, Charles Herrmann, Fangneng Zhan, Todd Zickler, Deqing Sun, Hanspeter Pfister

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 GeCo通过融合残差运动和深度先验，检测静态场景中的几何变形和遮挡不一致问题，并用于评估视频生成模型的性能与缺陷。

Perception-Aligned AI Outputs: End-to-End Visual Prediction for Uncertainty Communication in Clinical Decision-Making

感知对齐的人工智能输出：临床决策中用于不确定性通信的端到端视觉预测

Mohammad Eslami, Solale Tabarestani, Saber Kazeminasab, Ehsan Adeli, Glyn Elwyn, Tobias Elze, Mengyu Wang, Nazlee Zebardast, Lucia Sobrin, Nassir Navab, Daniel Shu Wei Ting, Malek Adjouadi

机构 * Harvard Ophthalmology AI Lab（哈佛眼科人工智能实验室） ； Schepens Eye Research Institute of Massachusetts Eye and Ear（马萨诸塞眼耳医院施佩恩眼科研究所） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Center for Advanced Technology and Education（先进教育技术中心） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Dartmouth Institute for Health Policy and Clinical Practice（达特茅斯健康政策与临床实践研究所） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Computer Aided Medical Procedures（医学辅助程序） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Singapore Eye Research Institute（新加坡眼科研究所） ； Singapore National Eye Centre（新加坡国家眼科中心） ； Department of Ophthalmology, Byers Eye Institute, Stanford University（眼科部门，比尔斯眼科研究所，斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究针对医疗保健中可解释人工智能的问题，提出以人为本的机器学习可视化学习框架VL4ML，通过直观视觉表示传达模型预测与不确定性，经多临床任务验证及评估，结果显示其能有效支持临床决策，具有广泛可及性。