Harvard University（哈佛大学）

A foundation-model approach to pediatric headache classification from rs-fMRI

基于rs-fMRI的儿童头痛分类的基础模型方法

Guilherme S. Imai Aldeia, Clara Moon, Julie Shulman, Navil Sethna, Allison Smith, Alyssa Lebel, William G. La Cava, Scott Holmes

机构 * Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 本研究采用基础模型NeuroSTORM对rs-fMRI数据编码微调，在189次扫描的儿童数据中，其头痛分类性能优于FC矩阵模型，可区分慢性偏头痛，为儿童头痛预测提供了概念验证。

Comments 22 pages, 6 figures. In Proceedings of Machine Learning Research, Volume 340, 2026 (Machine Learning for Healthcare Conference)

Retrofitting Linear Attention into Diffusion Language Models

将线性注意力改造融入扩散语言模型

Jinha Kim, Younghun Roh, Jaeyeon Kim

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

AI总结 本文提出分块混合注意力，将其融入预训练dLLM LLaDA~2.1得到LLaDA-Hybrid，在保持基准性能的同时提升解码吞吐量与并发请求支持能力。