Stanford University（斯坦福大学）

Peer-Predictive Self-Training for Language Model Reasoning

同伴预测自训练用于语言模型推理

Shi Feng, Hanlin Zhang, Fan Nie, Sham Kakade, Yiling Chen

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出PST框架，通过多模型协作利用交叉模型聚合响应作为内部训练信号，提升数学推理任务的准确率并减少生成-验证差距。

Comments 22 pages, 5 figures

Anatomically Guided Latent Diffusion for Brain MRI Progression Modeling

用于脑 MRI 进展建模的解剖学引导潜在扩散

Cheng Wan, Bahram Jafrasteh, Ehsan Adeli, Miaomiao Zhang, Qingyu Zhao

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Weill Cornell Medicine（韦尔医学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

AI总结 研究旨在准确建模脑 MRI 进展，提出解剖学引导潜在扩散模型 AG-LDM，通过融合多因素简化训练流程，经实验验证其在图像质量、误差降低及特征捕捉等方面表现优异，是可靠的脑 MRI 进展建模框架。

Comments 24 pages, 7 figures, 7 tables. Code available at https://github.com/JornyWan/AG-LDM

A Tool Bottleneck Framework for Clinically-Informed and Interpretable Medical Image Understanding

用于临床信息丰富且可解释的医学图像理解的工具瓶颈框架

Christina Liu, Alan Q. Wang, Joy Hsu, Jiajun Wu, Ehsan Adeli

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 针对医学图像理解中工具组合难的问题，提出工具瓶颈框架（TBF），利用工具瓶颈模型（TBM）组合VLM选择的工具，通过神经网络计算融合工具输出，在组织病理学和皮肤病学任务中表现出色，提升医学图像理解且使预测更具可解释性。

Journal ref Proceedings of the 9th International Conference on Medical Imaging with Deep Learning, Proceedings of Machine Learning Research 315 (2026) 2958-2986