Harvard University（哈佛大学）

The Embedder's Dilemma: LLMs Are Better, but at What Cost?

嵌入器的困境：大型语言模型（LLM）性能更优，但代价是什么？

Adnan El Assadi, Niklas Muennighoff, Jinhyuk Lee

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 该研究对比LLM与嵌入模型在37项任务的性能与成本，发现二者性能接近但LLM成本高、速度慢，建议嵌入模型用于通用任务，LLM用于推理密集型检索。

Comments Accepted to COLM 2026

A Cloud-Edge System for Multimodal Clinical Screening in Resource-Constrained Rural Settings

面向资源受限农村地区多模态临床筛查的云边协同系统

Hei Ting, Chan, Chenwei Wu, Xueshen Liu, Zesen Zhao, Boyuan Zheng, Luis Filipe Nakayama, Michael G. Morley, Liyue Shen, Jiasi Chen, Z. Morley Mao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 该研究针对资源受限农村地区的多模态临床筛查问题，提出云边协同架构，经实验验证其诊断性能优异且成本更低，可适配部署约束。

Comments 31 pages, 3 figures. In Proceedings of Machine Learning Research, Volume 340, 2026 (Machine Learning for Healthcare Conference)

Beckmann Transport Models: From Autonomous Flows to One-Step Maps

贝克曼运输模型：从自主流到一步映射

Lee Cheuk-Kit, Florentin Coeurdoux, Yuyuan Chen, Sophia Tang, Peter Potaptchik, Yilun Du, Michael Samuel Albergo, Eric Vanden-Eijnden

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Capital Fund Management (CFM)（凯鹏华盈资产管理公司） ； University of Oxford（牛津大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 该研究提出基于自主流的流匹配实例，构建统一框架实现分布间精确映射，修正现有方法不一致性，在ImageNet 256×256上验证了自主流与一步映射的有效性。