Microsoft（微软）

ResearchStudio-Reel: Automate the Last Mile of Research from Paper to Poster, Video, and Blog

ResearchStudio-Reel：实现从论文到海报、视频和博客的研究最后一公里自动化

Lingao Xiao, Yalun Dai, Yangyu Huang, Qihao Zhao, Wenshan Wu, Hugo He, Ruishuo Chen, Jin Jiang, Qianli Ma, Jiahuan Zhang, Xin Zhang, Ying Xin, Yang Ou, Yan Xia, Scarlett Li, Longbo Huang, Zhipeng Zhang, Yang He, Yap Kim Hui, Yan Lu

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Westlake University（西湖大学） ； CFAR, A*STAR（计算科学与工程研究所，新加坡科技研究局） 纠错

AI总结 研究传播自动化困难，以往方法有局限。该研究提出将最后一公里构建为技能组合，实例化ResearchStudio-Reel，包括共享提取器、可编辑生成器和交互式收敛层，能产出多种可编辑工件，效果优于现有系统。

Enhancing LLMs' Clinical Reasoning with Real-World Data from a Nationwide Sepsis Registry

利用全国脓毒症登记处的真实世界数据增强大语言模型的临床推理能力

Junu Kim, Chaeeun Shim, Sungjin Park, Su Yeon Lee, Gee Young Suh, Chae-Man Lim, Seong Jin Choi, Song Mi Moon, Kyoung-Ho Song, Eu Suk Kim, Hong Bin Kim, Sejoong Kim, Chami Im, Dong-Wan Kang, Yong Soo Kim, Hee-Joon Bae, Sung Yoon Lim, Han-Gil Jeong, Edward Choi

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Microsoft（微软） ； Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine（釜山大学医学院阿桑医疗中心） ； Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine（成均馆大学医学院三星医疗中心） ； Seoul National University Bundang Hospital, Seoul National University College of Medicine（首尔国立大学医学院首尔国立大学医院） 纠错

AI总结 研究旨在增强大语言模型临床推理能力，利用全国脓毒症登记处数据构建问题，通过强化学习微调模型得到C-Reason，该模型在域内测试集表现出色，推理能力能推广到不同任务和疾病，为开发通用临床推理模型提供思路。

Comments Accepted at MLHC 2026

Lost in Transmission: An Information-Theoretic Account of Unsupervised Software Traceability

传输中迷失：无监督软件可追溯性的信息论解释

Daniel Rodriguez-Cardenas, David N. Palacio, Logan Fecko, Kevin Moran, Denys Poshyvanyk

机构 * Microsoft Redmond, WA, USA（微软红mond分部） ； University of Central Florida Orlando, FL, USA（中央佛罗里达大学奥兰多分校） 纠错

AI总结 研究无监督软件可追溯性，引入信息论框架TraceXplainer，利用自信息和互信息量化工件信息及对齐，经行业数据集实证分析，揭示信息不平衡与技术约束，建议转向以数据为中心的工程，为从业者提供评估及改进见解。