University of Washington（华盛顿大学）

Using binary silver labels in electronic health records-based computable phenotyping algorithms

在基于电子健康记录的可计算表型算法中使用二元银标签

Shuhe Wang, Matthew T. Slaughter, Jennifer C. Nelson, Brian D. Williamson

机构 * Department of Biostatistics, University of Washington（华盛顿大学生物统计学系） ； Kaiser Permanente Center for Health Research（凯撒医疗研究中心） ； Biostatistics Division, Kaiser Permanente Washington Health Research Institute（凯撒医疗华盛顿健康研究机构生物统计学部） ； Kaiser Permanente Washington Health Research Institute（凯撒医疗华盛顿健康研究机构） ； Vaccine and Infectious Disease Division, Fred Hutchinson Cancer Center（弗雷德 Hutchinson 癌症中心疫苗与传染病部） 纠错

AI总结 研究针对电子健康记录研究中二元银标签应用问题，提出二元PheNorm算法，直接在去噪步骤使用二元银标签生成表型评分，还考虑高维设置及组合模型，模拟和实际案例中该算法提升了性能，是实用的弱监督方法。

Querying Multimodal Scientific Papers with AI: Practices and Preferences Across Blind, Low-Vision, and Sighted Scientists

用人工智能查询多模态科学论文：盲人、低视力和视力正常科学家的实践与偏好

Arnavi Chheda-Kothary, Lucy Lu Wang, Joseph Chee Chang, Jonathan Bragg

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science \& Engineering University of Washington Seattle WA USA ； The Information School University of Washington Allen Institute for AI Seattle WA USA ； Allen Institute for AI Seattle WA USA ； University of Washington ； Allen Institute for AI 纠错

AI总结 研究不同视力科学家如何用ChatGPT和Gemini查询多模态科学文档，通过采访了解其审查多模态内容的实践、对AI响应的反馈等，发现相关问题，贡献数据集，讨论对AI科学QA系统的影响。

Low-Rank Evolutionary Deep Neural Networks via Adaptive Tangent-Space Reduction

通过自适应切空间约简的低秩进化深度神经网络

Jiahao Zhang, Shiheng Zhang, Guang Lin

机构 * Department of Mathematics, Purdue University（普渡大学数学系） ； Department of Applied Mathematics, University of Washington（华盛顿大学应用数学系） ； School of Mechanical Engineering, Purdue University（普渡大学机械工程学院） 纠错

AI总结 研究针对进化深度神经网络计算瓶颈，提出低秩进化深度神经网络方法，通过自适应切空间投影降低成本，构建约简雅可比矩阵并建立有限时间比较估计，数值实验表明该方法能降成本且保持精度。

Comments 18 pages

ScienceMeter: Tracking Scientific Knowledge Updates in Language Models

科学计量器：追踪语言模型中的科学知识更新

Yike Wang, Shangbin Feng, Yulia Tsvetkov, Hannaneh Hajishirzi

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 该研究针对大语言模型科学知识易过时问题，引入科学计量器框架，定义知识保留、获取、预测三个指标，通过主张判断和生成任务，在十个领域数据集上评估五种知识更新方法，发现提升科学知识更新机制关键且具挑战。