Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

PathAgentBench: Benchmarking Evidence-Seeking Vision-Language Models on Whole-Slide Pathology Image

PathAgentBench：在全切片病理图像上对寻求证据的视觉语言模型进行基准测试

Dankai Liao, Tianyi Zhang, Yufeng Wu, Xinyue Zhang, Qiaochu Xue, Zeyu Liu, Dachun Zhao, Linghan Cai, Yueming Jin

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； PuzzleLogic Pte Ltd（拼图逻辑私人有限公司） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳校区） ； Peking Union Medical College Hospital（北京协和医院） 纠错

AI总结 研究针对全切片病理图像诊断中证据获取与整合问题，引入PathAgentBench基准，评估视觉语言模型的四项互补能力，包含多模型评估结果，揭示了证据推理与获取间的差距，为改进病理模型提供统一框架。

Defusing the Trigger: Tail-Risk-Informed Attention Rebalancing for LLM Backdoor Mitigation

解除触发器：通过尾风险内在几何平滑实现的插件式防御方法用于后门LLM

Kaisheng Fan, Yishu Gao, Xunzhu Tang, Tegawendé F. Bissyandé, Weizhe Zhang

机构 * School of Cyber Science and Technology（网络安全科学与技术学院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

AI总结 本文提出TIGS方法，通过在推理时进行内容感知的尾风险筛查和内在几何平滑，有效抑制后门攻击，同时保持推理稳定性和语义一致性，适用于多种架构的LLM。