Imperial College London（帝国理工学院）

Screening of Biosecurity Features in Metagenomic Data with Evo 2 Probes

使用Evo 2探针筛选宏基因组数据中的生物安全特征

Jeremy Guntoro, Alexander Dack, Dylan Danno, Michaela Jančovičová, Križan Jurinović, Vanessa Smilansky

机构 * Department of Bioengineering, Imperial College London（帝国理工学院生物工程系） ； John Innes Centre（约翰·英尼斯研究中心） ； Independent Research Scientist（独立研究者） 纠错

AI总结 研究利用Evo 2探针在宏基因组数据中筛选生物安全特征，通过训练线性和注意力探针检测抗菌抗性及细菌毒力等，发现其在检测AMR等方面效果良好，可作为快速低成本首过检测层，明确了该方法的优势与局限。

Beyond Description: Cognitively Benchmarking Fine-Grained Action for Embodied Agents

超越描述：为具身智能体进行细粒度动作的认知基准测试

Dayong Liu, Chao Xu, Weihong Chen, Suyu Zhang, Juncheng Wang, Jiankang Deng, Baigui Sun, Yang Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Wolf 1069 b（沃尔夫1069b） ； Sany Group（三一集团） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

AI总结 本文提出CFG-Bench基准测试，旨在评估具身智能体在物理交互中的细粒度动作能力，揭示现有MLLMs在高层次推理中的不足，并通过监督微调提升其性能。

Comments Accepted to ECCV2026

Evidence Recomposition and Predictive Context Residualization for Visual Attribution in Multimodal Large Language Models

多模态大语言模型中用于视觉归因的证据重组与预测上下文残差化

Jiawei Liang, Jianjie Huang, Ruoyu Chen, Xianghao Jiao, Siyuan Liang, Shiming Liu, Xiaochun Cao

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Department of Mechanical Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院机械工程系） 纠错

AI总结 研究多模态大语言模型token级视觉证据难检查问题，提出基于证据重组和预测上下文残差化的ERCR框架，经实验验证该框架能改善目标token视觉证据、减轻上下文干扰，为视觉证据检查提供实用改进。

Global and Local Contrastive Learning for Joint Representations from Cardiac MRI and ECG

用于心脏MRI和ECG联合表示的全局和局部对比学习

Alexander Selivanov, Philip Müller, Özgün Turgut, Nil Stolt-Ansó, Daniel Rückert

机构 * Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM) and TUM University Hospital, Munich, Germany（人工智能在医疗与医学中的研究中心，技术大学慕尼黑（TUM）及慕尼黑技术大学医院） ； School of Medicine, Klinikum rechts der Isar, TUM, Germany（医学院，右岸克里克医院，TUM，德国） ； Department of Computing, Imperial College London, UK（计算学院，伦敦帝国学院，英国） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany（慕尼黑机器学习中心（MCML），慕尼黑，德国） 纠错

AI总结 PTACL通过结合心脏MRI的时空信息提升ECG表示，实现患者级和时间级对比学习，提高心脏表型检索和功能参数预测的性能。

Comments accepted to MICCAI 2025 (Springer LNCS)

Journal ref Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2025, Lecture Notes in Computer Science, vol. 15960, pp. 217-227, Springer, Cham (2026)