高校专区
在思考之前，先学会决策：面向高效视觉推理的主动路由
机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； ARC Lab, Tencent IEG（腾讯IEG ARC实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Harvard University（哈佛大学） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 提出主动路由范式PRP，通过联合评估草稿模型和目标模型的能力，实现早期决策，加速多模态推理而不牺牲性能。
Comments 36 pages, 20 figures
同一太阳下：材质与光照的多物体生成式感知
机构 * Kyoto University（京都大学） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 提出MultiGP生成式逆渲染方法，利用同一场景物体共享光照的共识，从单张图像中随机采样反射率、纹理和光照，通过级联架构、协调调度、轴向注意力和纹理提取控制网络实现解耦。
Comments ECCV2026. Project page: https://vision.ist.i.kyoto-u.ac.jp/research/onesun/
面向成本效益的AI委托自适应合同
机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Technion -- Israel Institute of Technology（技术学院——以色列理工学院） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Yale School of Management（耶鲁管理学院）
AI总结 针对AI委托中评估噪声导致支付增加的问题，提出自适应合同机制，通过选择性详细评估降低成本，并给出最优合同计算算法与实证验证。
Comments ICML 2026
面向生物标志物评估的病理基础模型中的细胞级可解释性
机构 * Institute of Pathology, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学病理学研究所） ； School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学计算、信息与技术学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Computer Aided Medical Procedures (CAMP), Technical University of Munich（慕尼黑技术大学计算机辅助医疗程序中心） ； School of Biomedical Engineering, Faculty of Medicine, Dalian University of Technology（大连理工大学医学院生物医学工程学院） ； Affiliated Hospital of Chifeng University（赤峰大学附属医院） ； Center for Medical Imaging, Robotics, and Analytic Computing & Learning (MIRACLE), Suzhou Institute for Advanced Research, USTC, Suzhou, China（苏州先进研究院医学影像、机器人与分析计算与学习中心） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； The First Hospital and the College of Basic Medical Sciences of China Medical University（中国医科大学第一医院及基础医学科学学院） ； Munich Data Science Institute (MDSI)（慕尼黑数据科学研究所）
AI总结 提出Hireca病理基础模型和CytoMap可解释性模块，在10项生物标志物任务中多数领先，提供细胞级证据定位，实现透明可审查的生物标志物评估。
ClinRAG-GRAPH: 基于临床先验的检索增强图模型与领域对抗学习用于乳腺癌pCR预测
机构 * Department of Medical Imaging, Radboud University Medical Center, Nijmegen, The Netherlands（拉德堡德大学医学中心医学影像科，奈梅亨，荷兰） ； The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, The Netherlands（荷兰癌症研究所，阿姆斯特丹，荷兰） ； Faculty of Applied Sciences, Macao Polytechnic University, Macau, China（澳门理工大学应用科学学院，澳门，中国） ； Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, USA（波士顿儿童医院，哈佛医学院，波士顿，美国） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science & Innovation, Chinese Academy of Sciences, Hong Kong, China（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心，香港，中国） ； Imaging Division, University Medical Center Utrecht, Utrecht, The Netherlands（乌得勒支大学医学中心影像部，乌得勒支，荷兰） ； Department of Radiology, Fuzhou University Affiliated Provincial Hospital, Fuzhou, China（福州大学附属省立医院放射科，福州，中国） ； Department of Radiology, Yantai Yuhuangding Hospital, Shandong, China（烟台毓璜顶医院放射科，山东，中国）
AI总结 提出ClinRAG-GRAPH框架，通过构建患者内临床先验图、双分支领域对抗学习和大语言模型驱动的子图检索增强模块，实现术前pCR预测，在内部和外部测试集上取得良好性能。
Comments 11 pages, 5 figures
原型语言模型
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Guide Labs Inc.（Guide Labs公司）
AI总结 提出原型语言模型架构PRISM，通过稀疏非负原型混合进行预测，在保持下游精度的同时实现快速训练数据归因和可解释性。
MindAU: 基于双流流形对齐的脑电条件面部动作单元编辑
机构 * Binghamton University（宾汉姆顿大学） ； Massachusetts General Hospital（马萨诸塞综合医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院）
AI总结 提出MindAU框架，通过双流流形对齐将EEG特征与AU文本语义和视觉位移对齐，实现高保真身份保持的面部动作单元编辑。
状态-预测分离假说
机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 提出状态-预测分离假说，通过双流Transformer解耦状态存储与下一词预测，在预训练中提升数据与计算效率，下游任务平均提升2-3个百分点。
Comments Preprint
超越视觉取证：审计多模态鲁棒性用于合成医学图像检测
机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Optum AI, UnitedHealth Group（Optum AI, 联合健康集团）
AI总结 针对合成医学图像检测中多模态鲁棒性不足的问题，提出图像-记录配对基准，揭示视觉语言模型因过度依赖记录上下文而导致的预测偏差。
Comments Accepted at MICCAI 2026. Version 2 is a substantial journal extension of the MICCAI 2026 conference version, with additional provenance perturbations, paired statistical analysis, extended SAVC mitigation experiments, and broader deployment discussion. 19 pages, 3 figures, 2 tables
训练与泛化的统计特性
机构 * 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） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Department of Physics, University of Toronto and Vector Institute（多伦多大学物理系和向量研究所）
AI总结 从物理学角度研究深度学习的关键特征和意外现象，回顾神经缩放定律及其与物理问题中约束和归纳偏置的相互作用。
Comments 32 pages, 3 figures. Part of the VERaiPHY initiative
锚定而非分级：视觉-语言模型在纹理倾斜感知中失败
机构 * Brown University（布朗大学） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 研究视觉-语言模型（VLM）在纹理倾斜感知任务中的表现，发现零样本和上下文提示均产生锚定失败，仅预测少数离散角度，监督微调部分缓解但残留锚定，表明问题在于表示到输出的语言接口无法分级表达。
Comments 15 pages. Accepted at ECCV 2026
LLM如何看待创造力：具有可解释推理的视觉创造力零样本评分
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）
AI总结 研究多模态大模型能否零样本评估视觉创造力，并分析其推理过程的可解释性。实验表明模型评分与人类高度一致，但推理并未提升评分准确性。
Comments 21 pages, 9 figures
公共管理中AI系统的技术类型学
机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Hertie School（赫蒂学院） ； Utrecht University（乌得勒支大学） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 针对公共管理研究将AI视为单一类别的问题，提出五类AI系统类型学（手编、玻璃箱、黑箱、通用、代理系统），通过分析91篇高引论文发现技术精度不足，并给出改进建议。
Comments Under Review
智能体AI增强医生在临床决策中的信任
机构 * Department of Computer Science and Engineering, Lehigh University（里海大学计算机科学与工程系） ； Department of Epidemiology, Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院流行病学系） ； Department of Medicine, Division of Cardiology, University of Florida（佛罗里达大学医学院心脏病学系） ； McGovern Medical School, University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院） ； Department of Radiology, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（麻省总医院和哈佛医学院放射学系） ； McWilliams School of Biomedical Informatics, University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦克威廉姆斯生物医学信息学院） ； Department of Health Outcomes & Biomedical Informatics, College of Medicine, University of Florida（佛罗里达大学医学院健康结果与生物医学信息学系）
AI总结 研究通过医生评估多模态临床病例，发现智能体AI相比非智能体基线显著提升医生的认知和行为信任，尤其在治疗规划任务中，但存在对错误输出的过度依赖。
Comments Accepted by AMIA 2026 Annual Symposium
后训练如何塑造生物学推理模型
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google Research（谷歌研究院）
AI总结 研究后训练各阶段（CPT、SFT、RL）对生物学推理模型领域内和领域外性能的影响，发现SFT提升领域内性能但损害泛化，RL可部分恢复泛化，最佳策略是短SFT加长RL。
定量运动测试：从单部智能手机视频测量患者运动
机构 * Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford（临床神经科学系,Nuffield大学,牛津大学） ； Max Planck Institute of Biological Cybernetics（生物信息学研究所） ； Oxford Gait Laboratory, University of Oxford（牛津大学步态实验室） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford（生物医学工程研究所,牛津大学） ； Mayo Clinic（梅奥诊所）
AI总结 提出基于计算机视觉的定量运动测试（QMT）方法，利用深度学习3D姿态估计从单目智能手机视频提取运动生物标志物，在实验室验证中与光学运动捕捉高度一致（r>0.85），并在纤维肌痛和慢性坐骨神经痛患者中展示了可靠性和纵向监测能力。
随机对照试验与人类提升研究：前沿AI评估的方法论挑战与实践解决方案
机构 * RAND ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； London School of Economics（伦敦经济学院）
AI总结 本文通过访谈16位专家，系统梳理了人类提升研究（测量AI对人类绩效影响）在随机对照试验中面临的方法论挑战，包括内部效度、外部效度和构念效度问题，并提出了相应的解决方案。
无滤波器快照高光谱成像引导补丁扩散
机构 * Harvard University（哈佛大学）
AI总结 提出使用条件去噪扩散模型，通过小补丁移位不变操作和光学点扩散函数物理一致性引导，从单衍射透镜和滤光片全色传感器捕获的灰度快照中重建高光谱图像。
Comments ECCV 2026
在线模仿学习何时有助于LLM后训练？(非)可实现性超越视界的作用
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 本文挑战误差累积是在线模仿学习优势主要来源的观点，证明在线交互的收益关键取决于设置是否可实现，并在非可实现情况下提出奖励相关的结构特征，使在线学习仍能取得高性能。
从状态方程得到的引力对偶 II：大层次与假真空
机构 * Departament de Física Quántica i Astrofísica, Universitat de Barcelona（量子物理与天文学系，巴塞罗那大学） ； Institut de Ciències del Cosmos (ICC), Universitat de Barcelona（宇宙科学研究所（ICC），巴塞罗那大学） ； Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA), Passeig Lluís Companys 23（加泰罗尼亚高级研究与教育研究所（ICREA），路易斯·康帕尼斯大道23号） ； Institute for Applied Computational Science, Harvard University（应用计算科学研究所，哈佛大学）
AI总结 利用物理信息神经网络，从边界热力学数据重建体标量势，克服大层次和假真空带来的数值挑战，将全息逆问题扩展到新物理区域。
Comments 33 pages, 12 figures
一个量子优化猜想的机器验证证明
机构 * Center of Mathematical Sciences and Applications, Harvard University（哈佛大学数学科学中心） ； MIT Center for Theoretical Physics - a Leinweber Institute（麻省理工学院理论物理中心 - 莱因韦伯研究所） ； Research Laboratory of Electronics, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院电子研究实验室）
AI总结 利用大语言模型Claude Fable 5发现证明，并通过Lean 4证明助手端到端验证了Farhi-Goldstone-Gutmann猜想，即深度p的量子近似优化算法在环上的近似比恰好为(2p+1)/(2p+2)。
临床AI工具在真实点-of-care临床查询上的专家评估
机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Brigham and Women’s Hospital（布莱尔妇女医院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； National Bureau of Economic Research（美国经济研究局）
AI总结 本研究通过620个真实临床查询和149名医生评估，比较了专用临床AI工具与通用模型在准确性、实用性等五维度的表现，发现专用工具在所有维度上显著优于通用模型，并发布了公开基准。
一次触碰：单次触觉接触的6自由度物体姿态估计
机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Cambridge（剑桥大学）
AI总结 提出YOTO系统，利用单次双点触觉接触通过粗到细网络定位接触点并闭式SVD求解器恢复6自由度物体姿态，在视觉失效场景下优于基线方法。
构建面向空间生命科学、航空航天医学和深空探测的AI就绪数据系统
机构 * Blue Marble Space ； Computational and Systems Biology（计算与系统生物学） ； Trivedi Institute for Space and Global Biomedicine（Trivedi空间与全球医学研究所） ； Wellcome Sanger Institute（Wellcome桑格研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Department of Systems Biology, Harvard Medical School（哈佛医学院系统生物学系） ； Amentum, Space Biosciences Division, NASA Ames Research Center（Amentum空间生物学 division, NASA Ames研究中心） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Crown Point Technologies, Inc（Crown Point Technologies公司） ； BiosView Labs ； Directorate of Human and Robotic Exploration, European Space Agency（欧洲航天局人类和机器人探索部门） ； Texas State University（德克萨斯州立大学） ； McGowan Institute for Regenerative Medicine, Department of Surgery, University of Pittsburgh School of Medicine（McGowan再生医学研究所，匹兹堡大学医学院外科系） ； Center for Space Biomedicine, Trivedi Institute for Space and Global Biomedicine（空间生物医学中心，Trivedi空间与全球医学研究所） ； Department of Bioengineering, University of Pittsburgh（匹兹堡大学生物工程系） ； Stanley Center for Psychiatric Research, Broad Institute of MIT and Harvard（Stanley精神医学研究中心，MIT和哈佛Broad研究所） ； Department of Systems and Computational Biomedicine and WorldQuant Initiative, Weill Cornell Medicine（系统与计算生物医学系及WorldQuant计划，Weill Cornell医学院） ； San Diego Supercomputer Center, University of California San Diego（圣地亚哥超级计算机中心，加州大学圣地亚哥分校） ； Weill Institute for Neurosciences, Department of Neurology, University of California San Francisco（Weill神经科学研究所，加州大学旧金山分校神经病学系） ； Science for Life Laboratory, Department of Gene Technology, KTH Royal Institute of Technology（Science for Life实验室，基因技术系，皇家理工学院） ； European Molecular Biology Laboratory, European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI)（欧洲分子生物学实验室，欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI））
AI总结 针对空间生物学数据异构性阻碍AI应用的问题，提出从FAIR到AI就绪再到空间就绪的三层数据架构，并建议建立国际协调机构以支持深空生物学研究。
Comments 26 pages, 3 figures, 1 table, 1 supplementary table
一个在生物医学工具宇宙中进行治疗推理的AI智能体
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） ； The Ivan and Francesca Berkowitz Family Living Laboratory Collaboration at Harvard Medical School and Clalit Research Institute（哈佛医学院伊万和弗朗西斯卡·伯科维茨家族生活实验室合作与克莱利研究所） ； Cardiovascular Division, Department of Medicine, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院心脏病学部，布里格姆和妇女医院） ； The Windreich Department of Artificial Intelligence and Human Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院人工智能与人类健康系） ； The Hasso Plattner Institute for Digital Health at Mount Sinai, Icahn School of Medicine at Mount Sinai and Mount Sinai Health System（西奈山伊坎医学院和西奈山医疗系统数字健康研究所） ； Mindich Child Health and Development Institute and the Departments of Pediatrics and Genetics & Genomic Sciences, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院Mindich儿童健康与发展研究所及儿科学和遗传学与基因组科学系） ； Mount Sinai Fuster Heart Hospital, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院Fuster心脏医院） ； Mount Sinai AI Assurance Lab, Mount Sinai Health System（西奈山医疗系统AI保证实验室） ； Institute for Critical Care Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院重症监护医学研究所） ； Department of Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院医学系） ； ATHENA-R1 Evaluation Group（ATHENA-R1评估组）
AI总结 提出ATHENA-R1智能体，通过强化学习在212种生物医学工具上训练，实现迭代证据收集的治疗推理，在多个基准上超越现有模型，准确率达94.7%。
Comments Project page: https://athena.openscientist.ai Code: https://github.com/mims-harvard/ATHENA
面向金融的约束表格扩散
机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Visa Inc（Visa公司）
AI总结 提出CTDF方法，通过将训练时无约束的表格扩散与采样时的可行性操作结合，在金融数据生成中实现硬约束满足，零违规且提升稀缺数据效用。
Comments Published at ACM International Conference on AI in Finance (ICAIF) 2025
选择你的代理：在多方谈判中采用AI顾问、教练和代理的权衡
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Google DeepMind Canada（谷歌深Mind加拿大） ； Google DeepMind United States（谷歌深Mind美国） ； Google DeepMind New York United States（谷歌深Mind纽约美国）
AI总结 研究探讨了在多方谈判中采用AI顾问、教练和代理的权衡，发现尽管参与者更偏好具有更高控制权的顾问，但代理模式能显著提升集体收益，揭示了AI生成提议与人类行为之间的过滤效应。
SWE-fficiency：语言模型能否在真实工作负载上优化现实世界仓库？
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Google（谷歌）
AI总结 本文提出SWE-fficiency基准，评估语言模型在真实工作负载上优化软件仓库性能的能力，发现现有模型在定位优化机会和保持正确性方面表现不佳。
Comments Appearing at ICML 2026. Data, code, and leaderboard are available at https://swefficiency.com/
人工智能中的物种歧视：评估大型语言模型对动物的歧视
机构 * Independent（独立学者） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Stuttgart（斯图加特大学）
AI总结 研究评估大型语言模型是否表现出基于物种的歧视倾向，发现其在识别物种歧视言论方面可靠但较少谴责，且在文本生成中倾向于合理化对农场动物的伤害。
迁移学习中最小范数插值器的泛化误差
机构 * Department of Statistics, Harvard University（哈佛大学统计系） ； Department of Statistics, Stanford University（斯坦福大学统计系） ； Department of Statistics, University of Florida（佛罗里达大学统计系）
AI总结 本文研究了迁移学习中池化最小l2范数插值器的泛化误差，分析了协变量偏移和模型偏移下的偏差和方差，揭示了在低信噪比时增加数据可能有害，高信噪比时转移学习的收益条件，并扩展了通用设计下的结果。
Comments 149 pages, 9 figures
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