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面向病理图像解读的语言空间空间消息传递
机构 * National Taiwan University（台湾大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； ZYTCA Limited（ZYTCA有限公司）
AI总结 提出SLMP框架，在语言空间对病理图像执行空间推理，无需微调MLLM，提升肿瘤描述准确率，缩小通用与病理专用MLLM的性能差距。
Comments Accepted at MICCAI 2026 Workshop (Oral)
利用影响函数检测受污染的代码生成提示批次
机构 * The University of Oxford（牛津大学）
AI总结 提出与威胁模型无关的CodeSIFT方法，利用影响函数检测受污染的代码生成提示批次，在3B至7B参数的三个代码LLM上，中高注入率下AUROC达0.98，性能优于静态分析基线。
看到红色，想到负面：视觉语言模型中的颜色偏差
机构 * National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（日本产业技术综合研究所） ； University of Tsukuba（筑波大学） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学） ； University of Oxford（牛津大学）
AI总结 本研究发现VLMs存在颜色偏差，通过引入Stealth Visual Prompts控制文本视觉风格，发现颜色、对比度会影响VLMs的情感预测和VQA输出，其行为与视觉编码器潜在表示变化相关。
Comments 15 pages. Accepted to ICPR 2026
TimeSage-EV：面向动态环境下智能体时间序列分析的实时基准测试集
机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； VulpiVox Intelligence（VulpiVox智能公司） ； Squirrel Ai Learning（Squirrel AI学习公司） ； Griffith University（格里菲斯大学）
AI总结 针对现有时间序列基准未评估时间有效性等问题，推出动态环境智能体时间序列分析基准TimeSage-EV，含多领域真实场景，实验揭示模型性能差距及失败模式，提供研究资源。
自监督视觉在线策略蒸馏
机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； UC San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校）
AI总结 该研究提出S²VOPD方法，通过从学生模型减信息而非给教师加特权信息，实现无特权信息的视觉在线策略蒸馏，在6个细粒度感知基准上显著提升Qwen3.5-4B性能，表现优于多数模型。
AI研究偏好模型
机构 * FAIR at Meta ； University of Oxford（牛津大学） ； University College London（伦敦大学学院）
AI总结 该研究针对AI研究智能体的候选方案评估成本过高问题，提出AI研究偏好模型，将其集成到AIRA-dojo智能体后提升了基准任务性能，且达到目标性能的时间更短、预算更少。
Comments 34 pages, 17 figures, 6 tables
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