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G-SHARE：一种基于指南的人为因素事件诊断结构化推理框架
机构 * Institute of Nuclear and New Energy Technology, Tsinghua University（清华大学核能与新能源技术研究院） ； National Key Laboratory of Human Factors Engineering（人因工程重点实验室） ； Fujian Fuqing Nuclear Power Co., Ltd.（福建福清核电有限公司）
AI总结 研究针对核电站人为因素事件诊断问题，提出基于指南的结构化推理框架G-SHARE，将诊断指南转化为多阶段流程，含证据提取等步骤。通过构建数据集评估，其性能显著优于基线，证明了转化专家指南为推理流程对安全关键行业智能分析的价值。
PRISM Edit：适用于所有时间答案的单一向量
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ByteDance（字节跳动）
AI总结 研究针对大语言模型时间事实更新问题，基于因果追踪发现其内部计算支持新旧答案区分，进而引入PRISM Edit，通过优化单一多义词表示及利用固有调制路径，在新基准上评估，相比基线提升了时间一致性等指标且速度更快。
Comments Chen Huang and Qi Zheng contributed equally. Corresponding authors: Long Zeng, Yuantong Xu
Astra：一种用于三维计算机断层扫描的通用报告生成基础模型
机构 * School of Biomedical Engineering, Tsinghua University（清华大学生物医学工程学院） ； School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里云达摩院） ； Hupan Laboratory（壶辰实验室） ； Department of Biomedical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学生物医学工程系） ； Department of Radiology, Guizhou Provincial People’s Hospital（贵州省级人民医院放射科） ； Department of Radiology, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第一医院放射科） ； Department of Radiology, Shanghai Sixth People’s Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属第六人民医院放射科） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院）
AI总结 提出Astra模型，通过风格统一和强化学习，在8个器官系统的CT报告生成中实现高精度，平均细粒度诊断指标提升44.1%，并加速临床工作流。
SQuTR：一种在语音噪声下 spoken query 到文本检索的鲁棒性基准
机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Soochow University（苏州大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Tokyo（东京大学）
AI总结 SQuTR通过大规模数据集和统一评估协议，评估语音检索系统在复杂噪声环境下的鲁棒性，揭示了极端噪声下检索性能显著下降的问题。
Comments Accepted by SIGIR 2026
Journal ref Proceedings of the 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '26), July 20--24, 2026, Melbourne, VIC, Australia
INFANiTE：隐式神经表示用于高分辨率胎儿脑空间-时间大体图谱学习从临床厚切片MRI
机构 * Beihang University（北航大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sichuan University（四川大学） ； University of Oxford（牛津大学）
AI总结 INFANiTE通过隐式神经表示方法，实现了从厚切片MRI中高效生成高分辨率胎儿脑空间-时间大体图谱，显著加快了图谱构建过程，提升了图谱的一致性、参考保真度和生物合理性。
学习一种可解释的风险评分系统以最大化决策净收益
机构 * Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学丘成桐数学科学中心） ； Amsterdam Business School, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学阿姆斯特丹商学院）
AI总结 本文提出一种直接优化决策阈值范围内净收益的风险评分系统，通过稀疏整数线性规划构建透明评分系统，实现可解释性和实用性，同时验证了净收益优化与传统性能指标的一致性。
Comments 50 pages, 9 figures, 17 tables, and 6 algorithm
基于结构化大语言模型代理的可审计上下文感知手足口病预测
机构 * Institute of Biomedicine and Health Engineering, Tsinghua Shenzhen International Graduate School (SIGS), Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳国际研究生院生物医学与健康工程学院） ； The Fifth Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Lishui 323000, China（温州医科大学第五附属医院） ； Hengqin Laboratory, Zhuhai, China（横琴实验室） ； The First Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang, China（河北医科大学第一医院）
AI总结 研究针对手足口病预测，提出双代理神经符号框架，由基于大语言模型的事件解释器和预测生成器组成，通过摄取异构信号并结合历史病例数进行预测，在两个数据集评估中实现有竞争力的点准确性、可靠区间及可解释性。
VSLLaVA：一种用于工业振动信号分析的大型多模态基础模型流水线
机构 * State Key Laboratory of Tribology, Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University（摩擦学国家重点实验室，清华大学机械工程系） ； Department of Statistics and Data Science, Yale University（耶鲁大学统计与数据科学系）
AI总结 VSLLaVA通过专家知识引导的指令微调和双模式评估框架，提升工业振动信号分析的端到端多模态模型性能。
Journal ref Advanced Engineering Informatics 76 (2026): 105023
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