University of Oxford（牛津大学）

ALICE: Learning a General-Purpose Pathology Foundation Model from Vision, Vision-Language, and Slide-Level Experts

ALICE：从视觉、视觉语言和玻片级专家学习通用病理学基础模型

Jiawen Li, Tian Guan, Huijuan Shi, Xitong Ling, Mingxi Fu, Anjia Han, Chao He, Yonghong He

机构 * Institute of Biopharmaceutical and Health Engineering, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学生物医药与健康工程研究院，清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Department of Pathology, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University（中山大学附属第一医院病理科） ； Medical Optical Technology R&D Center, Research Institute of Tsinghua, Pearl River Delta（清华珠三角研究院医学光学技术研发中心） 纠错

AI总结 研究提出通过多阶段凝聚蒸馏训练的ALICE统一基础模型，将多种教师模型知识整合到单个主干。它在大量图像上预训练，经多场景多任务评估，在任务匹配病理基础模型中平均排名最佳，证明凝聚蒸馏可整合能力用于广泛病理学应用。

Automatic Thematic Indexing of Large Literary Corpora: A Machine Learning Approach to Voltaire's Complete Works

大型文学语料库的自动主题索引：一种适用于伏尔泰全集的机器学习方法

Miguel Arana-Catania, Gillian Pink, Glenn Roe

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本文以伏尔泰全集子语料库为测试案例，将自动主题索引任务设为多标签分类问题，比较多种机器学习方法，最佳模型F1分数达0.67，还评估跨语料库泛化及分析模型行为，为大规模文学和历史语料库的结构化主题访问提供了启示。

Comments 22 pages, 3 figures, 3 tables

Geopolitical alignment: Endorsement effects in large language models

地缘政治倾向：大语言模型中的背书效应

Maxim Chupilkin

机构 * Department of Politics and International Relations, University of Oxford（政治与国际关系系，牛津大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型政策评估是否受地缘政治线索影响，通过背书实验让四个模型评估相同政策，发现模型评分受背书者身份影响，西方背书被视为可信度线索，中国和俄罗斯背书被视为其他风险线索。

Action-Factored Multi-Agent Reinforcement Learning for Scalable Quantum Device Tuning

用于可扩展量子器件调谐的动作分解多智能体强化学习

Edwin De Nicolo, Rahul Marchand, Cornelius Carlsson, Pranav Vaidhyanathan, Natalia Ares

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 针对量子器件调谐中参数串扰致学习不稳定问题，提出用在线学习动作空间分解表示的方法，框架QADAPT借此高效学习共享策略，实现零样本泛化及收敛步骤数恒定，为大规模量子处理器快速校准提供可扩展途径。