Harvard University（哈佛大学）

Benchmarking Trustworthiness of SLMs: Pre-trained vs. Compressed

小型语言模型（SLM）的可信性基准测试：预训练模型与压缩模型的对比

Haokun Lin, Kaijie Zhu, Haobo Xu, Yichen Wu, Zhichao Lu, Qingfu Zhang, Zhenan Sun

机构 * Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本研究评估SLM的可信性，发现量化压缩预训练模型比剪枝更能保留可信性，且量化压缩可靠大模型得到的SLM比从头训练的小型模型更优，知识蒸馏可进一步提升其可靠性。

Comments Published in IJCNN 2026

Rethinking Medical Landmark Localization with Prototype Learning-based Progressive Offset Correction

基于原型学习的渐进式偏移校正重新思考医学地标定位

Jingxian Xu, Yuhao Huang, Rusi Chen, Yanfeng Zhou, Dong Ni

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science & Innovation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人中心） ； Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院） ； School of Biomedical Engineering and Informatics, Nanjing Medical University（南京医科大学生物医学工程与信息学院） ； National Engineering Laboratory for Big Data System Computing Technology, Shenzhen University（深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室） 纠错

AI总结 本研究提出参数经济的PPOC-LL模型，通过多尺度动态感知、相似性驱动原型学习、误差感知可靠性正则化，在多模态医学地标定位中实现了精度与复杂度的良好平衡。

Comments 10 pages, 4 figures, 3 tables. Accepted by MICCAI MLMI 2026

RankByGene: Gene-Guided Histopathology Representation Learning Through Cross-Modal Ranking Consistency

RankByGene: 通过跨模态排序一致性实现基因引导的组织病理学表示学习

Wentao Huang, Meilong Xu, Xiaoling Hu, Shahira Abousamra, Aniruddha Ganguly, Saarthak Kapse, Alisa Yurovsky, Prateek Prasanna, Tahsin Kurc, Joel Saltz, Michael L. Miller, Chao Chen

机构 * Stony Brook University（石英溪大学） ； Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（阿提诺拉A.马丁努斯生物医学影像中心，麻省总医院和哈佛医学院） ； Department of Biomedical Data Science, Stanford University（生物医学数据科学系，斯坦福大学） ； Department of Pathology and Cell Biology, Columbia University（病理学与细胞生物学系，哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 提出基于排序对齐损失的框架，利用教师-学生网络自监督知识蒸馏，解决空间转录组学与组织学图像的对齐问题，在基因表达预测、切片分类和生存分析任务中表现优异。

Comments 12 pages, 8 figures, accepted by TMI'26