Harvard University（哈佛大学）

Loud or Silent? A Reusable Framework for Per-Modality Failure Analysis in Multimodal Clinical AI

大声还是沉默？一种用于多模态临床AI中模态级失败分析的可复用框架

Quang Bui, Shlok Jaiswal, Samuel Paik-Heintz, Kevin Zhou, Kaushik Madapati, Krittaphas Chaisutyakorn, Noah Dane Hebdon, Dimitrios Proios, Sebastián Andrés Cajas Ordóñez, Kacper Dobek, Boya Zhang, Aly Dhedhi, Ahram Han, Kushul Reddy Palakala, Rahul Gorijavolu, Jacques Kpodonu, Leo Anthony Celi

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； American International School Vienna（维也纳美国国际学校） ； Neuqua Valley High School（纽夸谷高中） ； North Hollywood High School（北好莱坞高中） ； Hopewell Valley Central High School（霍普韦尔谷中央高中） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Siriraj Hospital（诗里拉吉医院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University of Geneva（日内瓦大学） ； Poznan University of Technology（波兹南理工大学） 纠错

AI总结 该研究提出一种模型无关的多模态临床AI模态级失败分析框架，可复用且仅用部署可观测信号，经植入真实值和MIMIC-IV队列验证，能定位失败模态、区分失败类型，为心脏基础模型部署提供参考。

CurveShift: Is Agent Progress Scalar? Separating Level from Shape

CurveShift：智能体的进展是标量吗？区分水平与形态

Hanwen Xing, Pengyun Wang, BingXu Meng, Kumail Alhamoud, Xiang Li, Jicheng Wang, Xin Yu, Xinyang Han, Xiaomin Li, Philip Torr, Yuexing Hao

机构 * University of Southern California（南加利福尼亚大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究针对大型语言模型进展的标量总结问题，通过LiveCodeBench基准分离混淆，发现2024年9月后发布的模型在竞赛编程难任务上有超出预期的增益，发布了相关数据集与代码。

Comments 25 pages, 4 figures, 7 tables. Data and code: https://github.com/harvenstar/CurveShift

CARE: Context-Aware Ranking Evolution with Executable Scoring Programs for Budgeted Reaction Optimization

CARE：通过科学实验中的可审计证据审查控制LLM生成的策略

Guanyu Liu, Weiyi Kong, Chao Tang, Zeyu Wang, Boer Zhang, Baiqing Li, Peiyu Zhang, Tianyu Shi

机构 * University of Macau（澳门大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Harvard University（哈佛大学） ； XtalPi（晶泰科技） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

AI总结 提出CARE框架，通过可审计的干预门控机制，在保留非LLM优化器作为默认路径的同时，利用LLM修正挑战者排序策略，显著提升高通量实验优化性能。

Comments 27 pages, 5 figures. Code: https://github.com/SHITIANYU-hue/care

HUSH-Bench: Measuring Memory-Use Boundaries for Sensitive History in Conversational Agents

记忆何时应保持沉默：衡量记忆增强型对话代理的记忆使用边界

Lingxiang Xu, Jiaoyun Yang, Min Hu, Ning An

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 提出RBI-Eval框架，通过探针集比较模型在有/无敏感记忆时的行为差异，发现当前检索增强生成系统无法避免敏感记忆的不当整合，需在检索和生成阶段同时进行记忆感知决策。

Behavioural Analysis of Alignment Faking

对齐伪造的行为分析

Nathaniel Mitrani Hadida, Rhea Karty, David Williams-King, Alan Cooney

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； ERA ； UK AISI（英国人工智能学会） 纠错

AI总结 通过可控最小设置研究对齐伪造，发现其驱动因素包括价值观、目标保护和谄媚，且比先前报告更普遍，可从情境线索和模型倾向预测。

Comments preprint

Unifying biomedical knowledge in a modern multimodal graph

OptimusKG：统一生物医学知识的现代多模态图

Lucas Vittor, Ayush Noori, Iñaki Arango, Joaquín Polonuer, Sam Rodriques, Andrew White, David A. Clifton, Marinka Zitnik

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Edison Scientific Inc.（Edison科学公司） ； Oxford Suzhou Centre for Advanced Research, University of Oxford（牛津大学苏格兰研究中心） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT与哈佛大学Broad研究所） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究所） ； Harvard Data Science Initiative（哈佛大学数据科学计划） 纠错

AI总结 OptimusKG通过整合结构化和半结构化资源，构建了多模态生物医学标记属性图，统一了分子、解剖、临床和环境领域的知识，验证了其在生物医学领域的有效性。

Searching for Quantum Effects in the Brain: A Bell-Type Test for Nonclassical Latent Representations in Autoencoders

在大脑中寻找量子效应：用于自动编码器中非经典潜在表示的贝尔型测试

I. K. Kominis, C. Xie, S. Li, M. Skotiniotis, G. P. Tsironis

机构 * School of Science, Zhejiang University of Science and Technology（浙江大学科学技术学院） ； Department of Physics and Institute of Theoretical and Computational Physics, University of Crete（希腊克里特大学物理系和理论与计算物理研究所） ； College of Life and Environmental Sciences, Hangzhou Normal University（杭州师范大学生命与环境科学学院） ； School of Automation and Electrical Engineering, Zhejiang University of Science and Technology（浙江大学科学技术学院自动化与电气工程学院） ； John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学约翰·A·保罗森工程与应用科学学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于自动编码器的贝尔型测试，用于探测神经表示中的非经典性特征，探索神经信息处理可能涉及的量子效应。

Comments 11 pages, 4 figures

Journal ref New J. Phys. 28, 074511 (2026)

CEGA: A Cost-Effective Approach for Graph-Based Model Extraction and Acquisition

Zebin Wang, Menghan Lin, Bolin Shen, Ken Anderson, Molei Liu, Tianxi Cai, Yushun Dong

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

Journal ref Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning (ICML 2025), Proceedings of Machine Learning Research 267:63690-63706, 2025