University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Flow-based conditional cardiac anatomy generation for virtual cohorts

基于流的虚拟队列条件心脏解剖结构生成

Konstantinos Kevopoulos, Beatrice Moscoloni, Benjamin Alheit, Cameron Beeche, Julio A. Chirinos, Alexander Heinlein, Mathias Peirlinck

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Hospital of the University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学医院） ； Ghent University（根特大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 本研究提出CAN-FLOW框架，基于归一化流生成元数据条件化的双心室解剖结构，在英国生物银行数据集上验证其生成的解剖结构更贴合临床表型分布，可用于构建虚拟队列与计算机模拟临床试验。

From Manuals to Maintenance: Fine-Tuning MedGemma for Multi-Modal Imaging System Support in Low-Resource Settings

从手册到维护：在低资源场景中微调MedGemma以提供多模态成像系统支持

Bernes Lorier Atabonfack, Zion Kongbi Nfo, Ahmed Tahiru Issah, Tolulope Olusuyi, Clemence Ingabire, Mohammed Hardi Abdul Baaki, Mawuli Deku, Abdulrazaq Zubair, Alyasaa Anas, Raymond Confidence, Maruf Adewole, Udunna C. Anazodo

机构 * Carnegie Mellon University Africa（非洲卡内基梅隆大学） ； IngenziAI（因根齐人工智能公司） ； Federal University of Health Sciences Azare（阿扎雷联邦健康科学大学） ； University of Maiduguri Teaching Hospital（迈杜古里大学教学医院） ； Lawson Health Research Institute（劳森健康研究所） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

AI总结 针对中低收入国家医疗设备维护难题，研究人员构建INGENZI_DatasetV1数据集，用QLoRA微调MedGemma-4b-it模型，使维修问答指标大幅提升，为低资源场景AI辅助医疗维护奠定基础。

Comments Accepted at the AFRICAI 2026 Workshop, a satellite event at MICCAI 2026. To appear in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS)

MathDuels: A Self-Play Benchmark That Grows

MathDuels：评估大语言模型作为问题提出者和解决者

Zhiqiu Xu, Shibo Jin, Shreya Arya, Mayur Naik

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； Department of Mathematics, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学数学系） 纠错

AI总结 MathDuels通过让模型同时扮演问题提出者和解决者角色，揭示了模型在两者能力上的差异，展示了评估方法在区分模型能力上的有效性。

Autorubric: A Unifying Framework for Rubric-Based LLM Evaluation on Non-Verifiable Tasks

Autorubric：统一基于评分标准的LLM评估

Delip Rao, Chris Callison-Burch

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 Autorubric通过整合多种评分标准评估技术，提供统一的评分框架和默认设置，提升LLM评估的可靠性与一致性，并在多个基准测试中展示了其有效性。

Comments 60 pages; COLM 2026 camera ready copy

BibTeX Citation Errors in Scientific Publishing Agents: Evaluation and Mitigation

科学出版代理中的BibTeX引用幻觉：评估与缓解

Delip Rao, Chris Callison-Burch

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 本文评估并缓解了科学出版代理中BibTeX引用的字段级错误，通过构建包含931篇论文的基准测试，发现模型依赖参数记忆，提出clibib工具提升准确性。

Comments 35 pages; COLM 2026 camera ready version

SAKE: Structured Agentic Knowledge Extrapolation for Complex LLM Reasoning via Reinforcement Learning

SAKE：通过强化学习进行复杂LLM推理的结构代理知识外推

Jiashu He, Jinxuan Fan, Bowen Jiang, Ignacio Houine, Dan Roth, Alejandro Ribeiro

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 SAKE通过强化学习训练LLM自主检索和外推结构化知识，提升生物医学和常识领域推理性能，同时减少90%以上token使用。