University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

Why Does Grounding Hurt Medical VQA? Benchmarking, Diagnosis, and Fine-Tuning of Vision-Language Models

对前沿视觉-语言模型进行审计以实现可信的医学视觉问答：定位失败、格式崩溃和领域适应

Xupeng Chen, Binbin Shi, Chenqian Le, Qifu Yin, Lang Lin, Haowei Ni, Ran Gong, Panfeng Li

机构 * New York University, New York, USA（纽约大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； Columbia University, New York, USA（哥伦比亚大学） ； University of Michigan, Ann Arbor, USA（密歇根大学） 纠错

AI总结 本文审计了五种前沿视觉-语言模型在医学视觉问答中的表现，发现定位失败和格式崩溃是信任瓶颈，通过领域适应可提升性能。

PRIMA: Pre-Training with Risk-Integrated Image--Metadata Alignment for Medical Diagnosis with LLM-Based Feature Aggregation

PRIMA：通过大语言模型进行风险集成图像-元数据对齐的医学诊断预训练

Yiqing Wang, Chunming He, Ziyun Yang, Maria Woodward, Ming-Chen Lu, Mercy Pawar, Leslie Niziol, Sina Farsiu

机构 * Department of Biomedical Engineering, Duke University（杜克大学生物医学工程系） ； Department of Ophthalmology and Visual Sciences, University of Michigan（密歇根大学眼科与视觉科学系） 纠错

AI总结 提出PRIMA框架，通过检索增强生成策展风险-疾病关联专家语料库优化文本编码器，用双编码器预训练策略及四个互补损失函数弥合模态差距，融合特征用于疾病分类，性能优于其他方法。

COMPOL: A Unified Neural Operator Framework for Scalable Multi-Physics Simulations

COMPOL：用于可扩展多物理场模拟的统一神经算子框架

Junqi Qu, Tao Wang, Yushun Dong, Hewei Tang, Shibo Li

机构 * School of Information, University of Michigan–Ann Arbor（信息学院，密歇根大学安娜堡分校） ； Hildebrand Department of Petroleum and Geosystems Engineering, The University of Texas at Austin（石油与地质系统工程系，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Department of Computer Science, Florida State University（计算机科学系，佛罗里达州立大学） 纠错

AI总结 研究针对多物理场模拟中神经算子难以捕捉复杂相关性的问题，提出COMPOL框架，通过循环和注意力聚合机制扩展传统算子架构，实验表明该框架与现有方法相比能实现更高预测精度。