University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

HSMLA: Hierarchical Softmax Multi-scale Linear Attention for Efficient Vision Transformers

HSMLA：用于高效视觉Transformer的分层Softmax多尺度线性注意力

Dong Liu, Yanxuan Yu, Renata Borovica-Gajic, Tong Geng, Ying Nian Wu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

AI总结 针对视觉Transformer高分辨率密集预测的计算开销问题，提出HSMLA，结合多类注意力机制与深度卷积，在多项任务上实现精度与效率的优异平衡。

Same Targets, Different Computation: How Post-Training Divides Work Across Model Layers

指令微调如何改变上游状态影响后期读取：一种跨修补诊断

Yifan Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 研究探讨指令微调如何通过后期栈与上游状态交互影响后续token选择，通过跨修补诊断发现指令微调模型的后期栈效果依赖自身训练状态，且稀疏特征在其中起中介作用。

Comments 14 pages, 4 figures. Code and compact artifacts: https://github.com/yifan1207/first-divergence-crosspatching

SatIR: Scalable High-Recall Constraint-Satisfaction-Based Information Retrieval for Clinical Trials Matching

SatIR：可扩展的高召回率约束满足基于信息检索的临床试验匹配

Zikai Zhou, Yufei Jin, Yilin Xu, Yu-Chiang Wang, Chieh-Ju Chao, Monica S. Lam

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Samueli Electrical and Computer Engineering, UCLA（UCLA Samueli电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science and Informatics, Emory University（埃默里大学计算机科学与信息学系） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

AI总结 SatIR通过将临床试验资格条件和摘要转化为形式约束，结合SMT、关系代数和大语言模型，提升了临床试验匹配的召回率和效率，优于基于相似度的基线方法。

Multiplayer Nash Preference Optimization

多玩家纳什偏好优化

Fang Wu, Xu Huang, Weihao Xuan, Zhiwei Zhang, Yijia Xiao, Guancheng Wan, Xiaomin Li, Bing Hu, Peng Xia, Jure Leskovec, Yejin Choi

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本理化学研究所智能系统研究中心） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Harvard University（哈佛大学） ； UNC–Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

AI总结 本文提出多玩家纳什偏好优化框架，扩展了传统的两玩家纳什对齐方法，通过引入多玩家博弈机制，提升对复杂非传递性人类偏好的对齐能力，并在多个基准测试中表现更优。

Journal ref ICLR 2026 Oral

TemMed-Bench: Evaluating Temporal Medical Image Reasoning in Vision-Language Models

TemMed-Bench：评估视觉语言模型的时序医学图像推理能力

Junyi Zhang, Jia-Chen Gu, Wenbo Hu, Yu Zhou, Robinson Piramuthu, Nanyun Peng

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本文提出TemMed-Bench时序医学图像推理基准，评估12个视觉语言模型，发现多数模型缺乏分析患者状况时序变化的能力，多模态检索扩充可显著提升其性能。