Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

How Seemingly Inconsequential Design Choices Dictate Performance of LLMs in Pathology

看似无关紧要的设计选择如何决定病理学中LLM的性能

Kian R. Weihrauch, Thomas A. Buckley, William Lotter, Arjun K. Manrai

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Dana-Farber Cancer Institute（丹娜-法伯癌症研究所） 纠错

AI总结 通过系统因子分析发现，调整补丁大小、放大倍数等输入配置可使通用大语言模型在病理切片任务上性能大幅提升，缩小与专用模型的差距。

Ambient Diffusion Policy: Imitation Learning from Suboptimal Data in Robotics

环境扩散策略：从次优数据中进行机器人模仿学习

Adam Wei, Nicholas Pfaff, Thomas Cohn, Arif Kerem Dayı, Constantinos Daskalakis, Giannis Daras, Russ Tedrake

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出环境扩散策略，通过噪声依赖的数据使用从次优数据中提取有用特征，在六项任务上优于现有方法，最高提升33%。

Comments 14 pages (main body), 52 pages total. Project website: https://ambient-diffusion-policy.github.io/

Mathematical perspective on genetic algorithms with optimization guided operators

遗传算法与优化引导算子的数学视角

Anna Brandenberger, Ilan Doron-Arad, Elchanan Mossel

机构 * Department of Mathematics, MIT（麻省理工学院数学系） 纠错

AI总结 本文从数学角度建模遗传算法，将优化问题转化为查询复杂度问题，并证明某些问题必须依赖生成、变异和重组算子，同时揭示了多样性在解池中的关键作用。

Comments 18 pages, 1 figure

MedCTA: A Benchmark for Clinical Tool Agents

MedCTA: 临床工具智能体基准

Tajamul Ashraf, Hyewon Jeong, Fida Mohammad Thoker, Bernard Ghanem

机构 * King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学） ； Massachusetts Institute of Technology (MIT)（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出MedCTA基准，基于放射影像、病理切片和报告等真实临床多模态输入，评估医疗AI智能体在工具检索、证据获取和集成方面的规划与执行能力。

Comments Project Page: https://ivul-kaust.github.io/MedCTA/ Code: https://github.com/IVUL-KAUST/MedCTA Data: https://huggingface.co/datasets/IVUL-KAUST/MedCTA

The Power of Test-Time Training for Approximate Sampling

测试时训练对近似采样的威力

Noah Golowich, Ankur Moitra, Dhruv Rohatgi

机构 * Microsoft Research NYC（微软研究院纽约分校） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 本文形式化测试时训练（TTT）为从已知分布类中采样的问题，证明查询复杂度的二次下界，并展示在分布类大小受限时可规避该下界，为TTT提供理论框架。

Overcoming State Inertia in Full-Duplex Spoken Language Models via Activation Steering

通过激活引导克服全双工口语语言模型中的状态惯性

Cheng-Kuang Chang, Kai-Wei Chang, Alexander H. Liu, James Glass

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

AI总结 针对全双工口语模型在用户打断时响应延迟的问题，提出基于感知向量的激活引导方法，无需微调即可显著提升中断理解能力。

Preregistration for Experiments with AI Agents

AI智能体实验的预注册

Michelle Vaccaro

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 针对AI智能体实验中的方法论漏洞，提出将预注册实践扩展至该领域，并设计专用模板以提升研究可信度。

Comments Accepted at ICML 2026 as a Spotlight (Top 5%) Position Paper

Spatially Masked Regression Reveals Local and Distributed Predictability in Electrophysiological Recordings

空间掩蔽回归揭示电生理记录中的局部和分布式可预测性

Maryam Ostadsharif Memar, Nima Dehghani

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, IUT（电气与计算机工程系） ； McGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of Technology (MIT)（脑科学研究所，麻省理工学院（MIT）） 纠错

AI总结 提出空间掩蔽回归（SMR）框架，通过逐步增大掩蔽区域量化电极信号中局部与分布式信息的贡献，应用于颅内和头皮脑电数据，发现邻近电极贡献显著但非全部，表明信号同时包含局部冗余和全局结构。