University of Oxford（牛津大学）

Active few-shot segmentation by reinforcing data selection

通过强化数据选择实现主动少样本分割

Chenlan Zhao, Benny Wong, Timothy F. Lundberg, Ahmed M. Elsayed, Abdallah Aljarkas, Hamad A. Aljamaan, Lynn Karam, Qianye Yang, Yipeng Hu, Claire C. Villette, Shaheer U. Saeed

机构 * Centre for Bioengineering, School of Engineering and Materials Science, Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学工程与材料科学学院生物工程中心） ； Digital Environment Research Institute, Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学数字环境研究所） ； UCL Hawkes Institute（伦敦大学学院UCL霍克斯研究所；医学物理与生物医学工程系） ； Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, University College London（耶鲁大学生物与生物医学科学系） ； Department of Biological and Biomedical Sciences, Yale University（牛津大学工程科学系生物医学工程研究所） ； Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford 纠错

AI总结 研究少样本医学图像分割中支持集选择问题，提出强化学习框架，智能体直接预测最大化下游分割性能的支持集，实验表明该方法优于随机选择和现有方法，凸显支持集互补性及强化学习的潜力。

Comments Accepted at EMA4MICCAI 2026 - The 2nd MICCAI Workshop on Efficient Medical AI

J-CoT: Chain-of-Thought in J-Space

J-CoT：J空间中的思维链

Junde Wu, Jiayuan Zhu, Fengling Liu, Minhao Hu, Jiazhen Pan

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究针对语言模型推理中仅依赖自然语言受限的问题，提出基于J空间的J-CoT循环推理框架，通过词汇索引系数传递中间状态，在多任务中表现出色，J-CoT-Zero匹配或超基线，J-CoT-Train获高分。

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