University of Oxford（牛津大学）

Seeking SOTA: Time-Series Forecasting Must Adopt Taxonomy-Specific Evaluation to Dispel Illusory Gains

寻求SOTA：时间序列预测必须采用领域特定评估以消除虚幻收益

Raeid Saqur, Christoph Bergmeir, Blanka Horvath, Daniel Schmidt, Frank Rudzicz, Terry Lyons

机构 * Dept. of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Dept. of Data Science & AI, Monash University, Australia（澳大利亚墨尔本大学数据科学与人工智能系） ； Faculty of Computer Science, Dalhousie University（达尔豪斯大学计算机科学学院） ； Dept. of Mathematics, University of Oxford（牛津大学数学系） ； Oxford-Man Institute for Quantitative Finance（牛津-曼彻斯特量化金融研究所） ； Vector Institute（向量研究所） ； Department of Computer Science and AI, University of Granada, Spain（西班牙格拉纳达大学计算机科学与人工智能系） ； DaSCI, Andalucía, Spain（安达卢西亚DaSCI） 纠错

AI总结 本文指出当前时间序列预测评估方法掩盖了真实进展，呼吁引入更广泛的非平稳性数据集并要求深度学习模型包含经典基线，以确保报告的改进反映真正的科学进步。

Comments v2 clarifies Transformer temporal-order claims, strengthens benchmark-selection and metric guidance, corrects point-forecast targets for MSE/MAE, improves aggregation/reporting recommendations, adds living-benchmark protocols, revises weather/evaluation wording, makes author emails clickable, and adds five supporting references

Towards Physics of Multimodal Pretraining: Knowledge Flow, Modality Synergy, Early Unification, and Recipes

迈向多模态预训练的物理学：知识流、模态协同、早期统一与方法指南

Junlin Han, Shengbang Tong, David Fan, Minghao Chen, Philip Torr, Filippos Kokkinos, Mike Lewis

机构 * FAIR, Meta（Meta FAIR研究院） ； Reality Labs, Meta（Meta Reality Labs） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究探索多模态预训练的机制，得出知识流、模态协同等四个关键见解，推导高效预训练方法，为多模态预训练的理解与扩展提供基础。

Comments Project page: https://junlinhan.github.io/projects/physics_of_mm_pretrain/

Role Steering of Language Models for Social Simulations

用于社会模拟的语言模型角色引导

Isaac Song, Mohammed Rehan Parwani, Glenn Matlin, Emile Anand, Akhil Theerthala, Arjun Chatterjee, Anthony Wen-Ming Zang, Maria Kostylew, Yonadav G. Shavit, Sebastien Krier, Mark Riedl

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； ML Alignment & Theory Scholars (MATS)（ML对齐与理论学者组织（MATS）） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Oxford（牛津大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； OpenAI（开放人工智能公司） 纠错

AI总结 该研究提出针对语言模型智能体的角色引导筛选工作流，在OLMo-3-7B-Instruct上验证其角色画像对齐度更高且词汇多样性更好，发现需按角色选引导系数而非统一高强度设置。

Comments 35 pages. Published at the Social Sim'26 Workshop, COLM 2026. Code: https://github.com/eilab-gt/casting-call-vectors

AISPA: User-Centric System Prompt Auditing for Large Language Model Applications

AISPA：面向大语言模型应用的以用户为中心的系统提示审计框架

Xiangning Lin, Shenzhe Zhu, Shu Yang, Zhenyu Zhang, Haoqian Zhang, Yipeng Zhao, Chengxuan Qian, Tianwei Wang, Ziheng Zhang, Zhenlong Yuan, Dingcheng Wang, Juncheng Wu, Yuan Si, Jiaxin Liu, Baolong Bi, Robert Mahari, Tobin South, Dazza Greenwood, Zexue He, Rishi Bommasani, Sophia Kazinnik, Andreas Haupt, Samuele Marro, Erik Brynjolfsson, Alex Pentland, Jiaxin Pei

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； UCSB（加利福尼亚大学圣巴巴拉分校） ； WashU（华盛顿大学） ； OSU（俄亥俄州立大学） ； UCSC（加利福尼亚大学圣克鲁兹分校） ； Northwestern University（西北大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Institute for Decentralized AI（去中心化人工智能研究所） 纠错

AI总结 本文提出以用户为中心的AISPA框架，审计88款商业AI产品的3249条系统提示指令，发现其设计差异大、保护指令范围浅、长度增长但仍存问题指令，凸显系统提示需更高透明度与监督。

Toward Skill-Native LLMs: Skill Entropy for Benchmarking and Training Long-Horizon Reasoning

面向技能原生的大语言模型：用于基准测试和训练长程推理的技能熵

Yinghui He, Ling Yang, Jiarui Liu, Yongjin Yang, Lechen Zhang, Yingcheng Wu, Zhenfei Yin, Mengdi Wang, Sanjeev Arora

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究针对现有基准无法评估LLM跨技能长程推理能力的问题，提出Skill Entropy（技能熵）并构建Skill²-Bench基准，还开发Skill-Entropy RL训练框架，显著提升了Qwen3模型在该基准上的表现。

Comments https://github.com/Gen-Verse/Skill-Entropy-RL

Segmentation Pre-training for Label-Efficient Lumbar Spine Degeneration Grading

用于标签高效腰椎退变分级的分割预训练

Monzon Maria, Zisserman Andrew, Jutzeler Catherine R., Jamaludin Amir

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Institute of Bioinformatics (SIB)（瑞士生物信息学研究所） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本研究探究用分割预训练替代部分手动分级标注，在约2000名受试者的多中心腰椎MRI数据集上，该方法仅用20%分级标签即可接近全监督性能，提升了腰椎退变分级效果。

Comments The 2nd MICCAI Workshop on Efficient Medical AI (2026)

EmpaAva: An Open-source Agentic 3D-Avatar Empathetic Live Chatbot

EmpaAva：开源智能体式3D化身共情实时聊天机器人

Jie Yang, Wenhao Xu, Shuhui Lin, Hao Fei

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究提出首个开源智能体式3D化身共情聊天机器人EmpaAva，通过三智能体架构实现闭环多模态交互，在评估中优于多款基准模型，将开源并提供在线演示。

Comments Project&Demo: https://empaava.top/

SurgNarrator: A Generative Retrieval Framework for Surgical Video Understanding

SurgNarrator：面向手术视频理解的生成式检索框架

Yuqing Feng, Jiawei Ma, Kevin Qinghong Lin, Kun Yuan, Nicolas Padoy, Daniel S. Elson, Anh Nguyen, Stamatia Giannarou, Baoru Huang

机构 * University of Liverpool（利物浦大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Strasbourg（斯特拉斯堡大学） ； IHU Strasbourg（斯特拉斯堡大学医院研究所） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

AI总结 SurgNarrator是专为手术视频理解设计的生成式检索框架，通过构建手术词汇表、适配Qwen3-VL-Embedding-8B并采用分层检索策略，在零样本设置下于12个基准上实现性能提升且延迟大幅降低。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Mamba with Hierarchical Memory: Solving Representation Bottleneck in Long Sequence Modeling

带分层记忆的Mamba：解决长序列建模中的表示瓶颈

Qinwen Wang, Jieping Luo, Aoxiang Qin, Ruoyu Zhao, Jianxiong Tang, Wei Zhang, Zhichao Lu, Luziwei Leng

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hainan Bielefeld University of Applied Sciences（海南比勒费尔德应用科学大学） ； BrainGalaxy 纠错

AI总结 该研究提出分层记忆Mamba（HMM），通过分层记忆机制解决Mamba类循环线性注意力模型的长序列表示瓶颈，在两项任务上提升性能且参数和训练开销增加极少。

Comments 19 pages, preprint

HiResNets: Native Full-HD Video Recognition with Foveal Residual Streams

HiResNets：使用中央凹残差流的原生全高清视频识别

Shivani Mall, Swarnim Jain, Joao F. Henriques

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； VGG（视觉几何组） 纠错

AI总结 该研究提出HiResNets，利用中央凹残差流消除残差流分辨率的二次依赖，实现快速处理高分辨率视频，在以自我为中心的视频识别任务中性能更优。

AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance

人工智能辅助降低坚持性并损害独立表现

Grace Liu, Brian Christian, Tsvetomira Dumbalska, Michiel A. Bakker, Rachit Dubey

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 研究发现人工智能辅助虽短期提升表现，但降低用户坚持性并损害独立完成任务的能力，尤其在数学推理和阅读理解等任务中表现显著。

Industrial Synthetic Segment Pre-training

工业合成片段预训练

Shinichi Mae, Hirokatsu Kataoka, Ryousuke Yamada, Yoshihiro Fukuhara, Risa Shinoda, Christian Rupprecht

机构 * TICO-AIST Cooperative Research Lab for Advanced Logistics, Japan（TICO-AIST先进物流联合研究实验室，日本） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Japan（日本国家先进工业科学与技术研究院） ； Visual Geometry Group, University of Oxford, UK（牛津大学视觉几何组） 纠错

AI总结 该研究提出基于FDSL的InsCore合成数据集，在不使用真实图像的情况下预训练的分割模型，在5个领域的表现与ImageNet-21k预训练模型相当，解决了工业分割模型对真实图像的依赖问题。

Transplanting, inverting, and preventing a misalignment persona: method-conditional emergent misalignment in Qwen2.5

移植、反转和防止错位角色：Qwen2.5中方法条件下的突发错位

Lyndon Drake, Zandi Eberstadt

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 研究Qwen2.5模型中突发错位，通过移植潜在角色方向诱导错位，消融自身方向可减少诱导，发现招募角色与方法和能力有关，还可筛查和防止其招募。

Comments 34 pages, 18 figures

Think Fast: Estimating No-CoT Task-Completion Time Horizons of Frontier AI Models

快速思考：估计前沿AI模型的无思维链任务完成时间范围

Dewi Gould, Francis Rhys Ward, Anders Cairns Woodruff, Rauno Arike, Josh Hills, Alex Serrano, Ida Caspary, Jason Ross Brown, Jo J. Jiao, Patrick Leask, Twm Stone, Ram Potham, Ionut Gabriel Stan, Harry Mayne, Simeon Hellsten, Shubhorup Biswas, Ariana Azarbal, William L. Anderson, Elle Najt, Ryan Greenblatt, Julian Stastny

机构 * Redwood Research（红木研究） ； Astra Fellows Program（Astra 后援计划） ； Aether Research（Aether 研究） ； MATS Research（MATS 研究） ； Polytechnic University of Catalonia（加泰罗尼亚理工大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Durham University（杜伦大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Constellation（星座） 纠错

AI总结 本研究通过超过3万个问题测试前沿AI模型在无思维链推理下的表现，估计其50%任务完成时间范围，发现该时间每约两年翻一番，GPT-5.5已达3分钟以上。

From Profiling to Synthesis: Benchmarking Implicit Behavioral Alignment in Personalized LLM Agents

从分析到综合：个性化大语言模型智能体中的隐式行为对齐基准测试

Jiajia Song, Bobo Li, Haiwen Yi, Zibo Ji, Meishan Zhang, Hao Fei, Min Zhang, Mong-Li Lee, Wynne Hsu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究针对大语言模型智能体的个性化问题，构建了IBA-Bench基准，提出IBA-Agent框架，实验显示其可在九类场景中提升隐式行为对齐效果，但有效个性化仍是重大挑战。

Measuring in-context algorithmic reasoning in language models against an exact Bayes-optimal standard

基于精确贝叶斯最优标准测量语言模型的上下文内算法推理能力

Hector Zenil, Luan Ozelim

机构 * Oxford Immune Algorithmics（牛津免疫算法学公司） ； Oxford University Innovation（牛津大学创新公司） ； London Institute for Healthcare Engineering（伦敦医疗工程研究所） ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

AI总结 本研究提出F-ICL基准，以精确贝叶斯最优标准测量语言模型的上下文内算法推理能力，发现多数模型分布与最优标准存在差距，该差距与准确率无关且不受模型规模缩小，基准已开放。

Conformalized Large Language Models under Configuration Shift

配置偏移下的共形大语言模型

Yuqicheng Zhu, Jialin Yu, Lin Li, Gengyuan Zhang, Zhen Yang, Steffen Staab, Puneet Dokania, Philip Torr, Jie Tang, Evgeny Kharlamov

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） ； University of Oxford（牛津大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； University of Oslo（奥斯陆大学） 纠错

AI总结 该研究针对配置偏移对共形大语言模型有效性的影响展开系统分析，通过多维度实证研究揭示其削弱覆盖率的问题，提出两种实用缓解措施以恢复覆盖率并保留效率。

Comments Under Review

Understanding Synergistic Interactions among Pathology Foundation Models via Adaptive Fusion

通过自适应融合理解病理基础模型间的协同交互作用

Yuxiang Xiao, Yang Hu, Bin Li, Tianyang Zhang, Zexi Li, Huazhu Fu, Jens Rittscher, Kaixiang Yang

机构 * School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（莱斯特大学计算与数学科学学院） ； Leicester Cancer Research Centre, University of Leicester（莱斯特大学莱斯特癌症研究中心） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Nuffield Department of Medicine, University of Oxford（牛津大学纳菲尔德医学院） ； A*STAR, Singapore（新加坡科技研究局） 纠错

AI总结 本研究针对病理基础模型存在的表示偏差问题，提出AdaFusion自适应融合框架，在三个公共基准上验证其性能优于单个模型及其他融合方法，还可提供可解释的组织可视化。

Comments 11 pages, 2 figures, 3 tables

Harnessing Adversarial Distillation to Customise Debiased, Disease-Specific Pathology Foundation Models for Breast Cancer

利用对抗蒸馏定制去偏差的、针对乳腺癌的疾病专用病理学基础模型

Zhiwei Chen, Yang Hu, Yuxiang Xiao, Yakun Ju, Tianyang Zhang, Yingxue Xu, Wei Li, Hao Chen, Jens Rittscher, Kaixiang Yang

机构 * School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（莱斯特大学计算与数学科学学院） ； Leicester Cancer Research Centre, University of Leicester（莱斯特大学莱斯特癌症研究中心） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Nuffield Department of Medicine, University of Oxford（牛津大学纳菲尔德医学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程学系） ； ZoyMed（佐医医疗（ZoyMed）） 纠错

AI总结 本研究提出SmartStu框架，通过多教师集成蒸馏与对抗蒸馏等技术，定制出比通用PFMs小30倍以上且性能相当的乳腺癌专用病理学基础模型。

Comments 11 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted to MICCAI 2026 (early accept)

Image-Space Rule Discovery

图像空间中的规则发现

Misora Sugiyama, Toya Oyama, Hirokatsu Kataoka

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（独立行政法人产业技术综合研究所） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本研究提出WISRD基准测试图像编辑模型的图像空间规则发现能力，发现Nano Banana Pro表现最优，当前模型可部分依赖图像内指令，且该模型在4×4数独等任务上有一定性能。

Comments 20 pages, 5 figures

CurveShift: Is Agent Progress Scalar? Separating Level from Shape

CurveShift：智能体的进展是标量吗？区分水平与形态

Hanwen Xing, Pengyun Wang, BingXu Meng, Kumail Alhamoud, Xiang Li, Jicheng Wang, Xin Yu, Xinyang Han, Xiaomin Li, Philip Torr, Yuexing Hao

机构 * University of Southern California（南加利福尼亚大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究针对大型语言模型进展的标量总结问题，通过LiveCodeBench基准分离混淆，发现2024年9月后发布的模型在竞赛编程难任务上有超出预期的增益，发布了相关数据集与代码。

Comments 25 pages, 4 figures, 7 tables. Data and code: https://github.com/harvenstar/CurveShift

AutoCause: A Python framework that automates expert decisions in environmental time-series causal discovery

AutoCause：一个自动化环境时间序列因果发现领域专家决策的Python框架

Marco Ruiz, Miguel Arana-Catania, David R. Ardila, Rodrigo Ventura

机构 * ISR-Lisbon, Instituto Superior Técnico（里斯本信号与系统研究所，里斯本高等理工学院） ； Digital Scholarship at Oxford, University of Oxford（牛津大学牛津数字学术中心） ； Jet Propulsion Lab., Caltech（加州理工学院喷气推进实验室） 纠错

AI总结 AutoCause是一款开源Python框架，通过封装四种因果发现方法、添加参考模型并分级链接，实现环境时间序列因果发现中专家决策的自动化，提升分析的可审计性与可重复性。

Comments 33 pages, 10 figures. Submitted to Environmental Modelling & Software

Can LLM-based Financial Investing Strategies Outperform the Market in Long Run?

基于LLM的金融投资策略能否长期跑赢市场？

Weixian Waylon Li, Hyeonjun Kim, Mihai Cucuringu, Tiejun Ma

机构 * AIAI, School of Informatics The University of Edinburgh Edinburgh United Kingdom ； Global Finance Research Center Sungkyunkwan University Seoul Republic of Korea ； Dept. of Statistics \& OMI University of California, Los Angeles ； University of Oxford United States ； The University of Edinburgh ； Sungkyunkwan University ； University of California, Los Angeles ； University of Oxford 纠错

AI总结 提出FINSABER回测框架，在更长时间和更大股票池上评估基于LLM的择时策略，发现其优势在长期和广泛截面下显著下降，且在牛熊市中表现不佳。

Comments KDD 2026, Datasets & Benchmarks Track (Oral) Corrected the FinAgent results and added FinAgent (GPT-4o-mini) in Table 2; conclusions unchanged

OTora: A Unified Red Teaming Framework for Reasoning-Level Denial-of-Service in LLM Agents

OTora：一种用于LLM代理推理层面拒绝服务攻击的统一红队框架

Xinyu Li, Ronghui Mu, Lin Li, Tianjin Huang, Gaojie Jin

机构 * Department of Computer Science, University of Exeter（埃克塞特大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学数学与计算机科学系） 纠错

AI总结 OTora是首个统一的两阶段红队框架，用于实现推理层面拒绝服务攻击，通过优化对抗触发器和生成代理感知的推理负载，提升推理token数量和延迟，同时保持任务准确性。

Comments Accepted to ICML 2026

Unifying biomedical knowledge in a modern multimodal graph

OptimusKG：统一生物医学知识的现代多模态图

Lucas Vittor, Ayush Noori, Iñaki Arango, Joaquín Polonuer, Sam Rodriques, Andrew White, David A. Clifton, Marinka Zitnik

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Edison Scientific Inc.（Edison科学公司） ； Oxford Suzhou Centre for Advanced Research, University of Oxford（牛津大学苏格兰研究中心） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT与哈佛大学Broad研究所） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究所） ； Harvard Data Science Initiative（哈佛大学数据科学计划） 纠错

AI总结 OptimusKG通过整合结构化和半结构化资源，构建了多模态生物医学标记属性图，统一了分子、解剖、临床和环境领域的知识，验证了其在生物医学领域的有效性。

Quantifying Frontier LLM Capabilities for Container Sandbox Escape

量化前沿大语言模型突破容器沙盒的能力

Rahul Marchand, Art O Cathain, Jerome Wynne, Philippos Maximos Giavridis, Stuart Jennings, Freddy Tuxworth, Tolga H. Dur, Sam Deverett, John Wilkinson, Jason Gwartz, Harry Coppock

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型突破容器沙盒的能力，通过引入SANDBOXESCAPEBENCH基准，利用嵌套沙盒架构和CTF评估，涵盖多种逃逸机制，发现添加漏洞时大语言模型能识别利用，证明此类评估对保障沙盒封装高性能模型的必要性。

Knowledge Graph Augmented Large Language Models for Disease Prediction

基于知识图谱的大型语言模型用于疾病预测

Ruiyu Wang, Tuan Vinh, Ran Xu, Yuyin Zhou, Jiaying Lu, Francisco Pasquel, Mohammed K Ali, Carl Yang

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； Division of Medical Sciences, Oxford University（牛津大学医学系） ； Department of Computer Science and Engineering, UCSC（UCSC计算机科学与工程系） ； Nell Hodgson Woodruff School of Nursing, Emory University（埃默里大学内尔·霍根·伍德鲁夫护理学院） ； School of Medicine, Emory University（埃默里大学医学院） ； Rollins School of Public Health, Emory University（埃默里大学罗林斯公共卫生学院） 纠错

AI总结 本文提出基于知识图谱的大型语言模型框架，用于提升疾病预测的准确性与解释性，通过构建时间一致的推理依据，在多个数据集上取得优于经典基线的性能。

Enhancing Large Language Model Reasoning with Reward Models: An Analytical Survey

用奖励模型增强大语言模型推理能力：一项分析性综述

Qiyuan Liu, Hao Xu, Xuhong Chen, Wei Chen, Yee Whye Teh, Ning Miao

机构 * Department of Data Science and Hong Kong Institute of AI for Science, City University of Hong Kong（数据科学系和香港人工智能科学研究所，香港城市大学） ； Li Auto Inc., China（中国利汽车公司） ； Department of Statistics, University of Oxford（统计系，牛津大学） 纠错

AI总结 该综述系统介绍奖励模型（RMs）的概念、训练与评估方法，梳理其在大语言模型（LLMs）推理中的三类核心应用，并探讨RMs相关开放问题，为其有效部署提供见解。

Comments Accepted for publication in Artificial Intelligence Review

Reasoning in Real World Clinical Care: Why Large Language Models Are Not Yet Safe for Autonomous Clinical Decision Support

现实世界临床护理中的推理：为何大型语言模型（LLM）尚不适合自主临床决策支持

Shayndhan Sivanathan, Shravan Nageswaran, Mehdi Zadem, Ryaan Sultan, Nicolas von Mallinckrodt, Max Solovyev, Alexey Matyushkin, Sumon Sadhu, Gabriele C DeLuca, Sanjeeva Jeyaretna, James Hillis, Manoj Ramachandran, Prakash Jayakumar

机构 * Atman Labs（阿特曼实验室） ； Oxford University Hospitals（牛津大学医院） ； University of Oxford（牛津大学） ； NIHR Oxford Biomedical Research Centre（英国国立卫生研究院牛津生物医学研究中心） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Mass General Brigham（麻省总医院布里格姆医疗系统） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Barts Health NHS Trust（巴特保健国民保健信托基金会） ； the University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文指出，尽管LLM在医学考试和部分病例推理上表现出色，但因存在信息收集缺陷等问题，尚不适合用于无医生参与的自主临床分诊。

Comments 3 figures

ActionParty: Multi-Subject Action Binding in Generative Video Games

ActionParty：生成视频游戏中的多主体动作绑定

Alexander Pondaven, Ziyi Wu, Igor Gilitschenski, Philip Torr, Sergey Tulyakov, Fabio Pizzati, Aliaksandr Siarohin

机构 * Snap Research（Snap研究院） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 本文提出ActionParty，一种可控制多主体的生成视频游戏世界模型，通过引入主体状态标记和空间偏置机制，提升动作关联准确性与身份一致性。

Comments ECCV 2026 - Project page: https://action-party.github.io/