Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

AGE-MIL: Anchor-Guided Evidence Learning for Patient-Level Prediction

AGE-MIL: 锚点引导的证据学习用于患者级别预测

Jiawei Niu, Jian Chen, Di Zhang, Junbo Lu, Zhangcheng Liao, Xuhao Liu, Honglin Zhong, Mireia Crispin-Ortuzar, Chen Li, Zeyu Gao, Yi Cai

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Department of Oncology, University of Cambridge（剑桥大学肿瘤学系） ； Xiangya School of Medicine, Central South University（中南大学湘雅医学院） 纠错

AI总结 提出AGE-MIL框架，通过构建患者级锚点整合多张全切片图像证据，将风险建模为证据积累过程，实现弱监督下的稳定优化，在六个任务中优于八种现有方法。

Comments 11 pages, 2 figures, MICCAI early accepted

Mechanical Field Networks: Structured Neural Dynamics for Multivariate Systems

机械场网络：多变量系统的结构化神经动力学

Xingji Cui

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 提出MF-Net，一种将多变量系统表示为共享场状态并通过可学习关系律更新状态的递归模型，在保持可解释结构的同时实现竞争性预测。

Modeling Complex Behaviors: Multi-Personality Composition and Dynamic Switching in Vision-Language Models

建模复杂行为：视觉语言模型中的多人格组合与动态切换

Peiqi Jia, Haonan Jia, Ziqi Miao, Linkang Du, Yuntao Wang, Zhou Su

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本研究在视觉语言模型中引入显式人格条件，建立包括单人格、多人格和人格切换的系统评估框架，发现人格提示可提升图像描述但损害精确推理任务，并观察到多特质组合与动态切换中的平衡与残留效应。

Comments 16 pages, 4 figures, 10 tables

ReMoT: Reinforcement Learning with Motion Contrast Triplets

ReMoT: 基于运动对比三元组的强化学习

Cong Wan, Zeyu Guo, Jiangyang Li, SongLin Dong, Yifan Bai, Lin Peng, Zhiheng Ma, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团 DAMO 院） 纠错

AI总结 提出ReMoT统一训练范式，通过规则生成大规模运动对比数据集和组相对策略优化，解决VLM时空一致性问题，在时空推理任务上提升25.1%。

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