University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Learning Where to Look and How to Judge: Resolution-agnostic Image Quality Assessment with Quality-aware Saliency

学习关注何处与如何判断：具备质量感知显著性的分辨率无关图像质量评估

Hakan Emre Gedik, Shashank Gupta, Alan Bovik

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

AI总结 提出基于CLIP的多尺度补丁驱动模型ReLIQS，解决无参考图像质量评估的分辨率适配、计算效率等问题，在多类基准上泛化能力优于主流基线且成本相当或更低。

Comments Accepted to the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

When Retrieval Helps and Distracts: Evaluating Evidence-Generating LLMs for Biomedical Claim Verification

检索何时有助何时干扰：评估用于生物医学声明验证的生成证据的大型语言模型

Pritam Deka, Prabhjot Singh

机构 * Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 该研究针对生物医学声明验证，在CARE-XAI基准上对比多种模型，发现微调大型语言模型生成证据能力最强，PubMed检索效果因来源而异，还提出Bio-GRACE工具评估检索效用，推动选择性检索发展。

TrajWiki: Source-Grounded Memory Trajectories for Long-Horizon Dialogue Agents

TrajWiki：面向长程对话智能体的基于来源的记忆轨迹

Jingyu Sun, Yuyang Xue, Mingyang Li, Zhengtao Yao, Jiachen Li, Yang Cui, Wenhao Cai, Haozhe Liu, Fangying Wang, Magdalene Katharina Montgomery, Syed Murtuza Baker, Hongpeng Zhou

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 该研究针对长程对话智能体的记忆可追溯性与透明性问题，提出TrajWiki框架，通过轨迹式记忆表示与Memory Wiki中间层提升对话性能及可解释性。

Isotropy Cliffs: The Geometric Signature of Decision-Making in Large Language Models

各向同性悬崖：大语言模型决策的几何特征

Okan S. Coskun, Florian Rottach, Carsten Eickhoff, William Rudman

机构 * University of Tübingen（蒂宾根大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 该研究从各向同性视角分析大语言模型多项选择题问答的决策几何，识别出各向同性转变的决策关键过渡层，发现该几何行为与下游准确率高度相关且对提示变化鲁棒，揭示模型决策的通用机制。