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基于高效扩散变压器的PNI预测的自适应路由
机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Kyung Hee University（庆熙大学） ； OUTTA ； Chung-Ang University（Chung-Ang 大学） ； Seoul National University School of Medicine（首尔国立大学医学院） ； Samsung Changwon Hospital（三星昌原医院） ； Samsung Medical Center（三星医疗中心） ； NVIDIA AI Technology Center（NVIDIA AI 技术中心）
AI总结 针对胆管癌PNI术前MRI预测难题，传统方法有局限。本文将PNI预测设为扩散分类问题，用基于Transformer的表示实现去噪网络，并引入自适应路由提高效率，实验取得了0.731的AUC及257.57 GFLOPs的结果。
LoSA-Net：用于3D MRI中神经周围侵犯边界敏感预测的局部化和尺度自适应网络
机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； OUTTA ； Chung-Ang University（Chung-Ang 大学） ； Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine（三星医疗中心，成均馆大学医学院） ； Samsung Changwon Hospital（三星昌原医院） ； NVIDIA AI Technology Center（NVIDIA AI 技术中心）
AI总结 研究针对3D MRI中神经周围侵犯（PNI）预测难题，提出LoSA-Net架构，通过TNA、SAFM和CSRA技术，在168例胆管癌患者的对比增强MRI扫描中，该网络AUC达0.7567，优于卷积和Transformer基线。
Comments Published in the 2026 IEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2026); accepted for oral presentation
Journal ref 2026 IEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2026
MMA-Former：用于3D MRI中自适应PNI预测的多窗口混合注意力头变压器
机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； OUTTA ； Chung-Ang University（Chung-Ang 大学） ； Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine（三星医疗中心，全北大学医学院） ； Samsung Changwon Hospital（三星昌原医院） ； NVIDIA AI Technology Center（NVIDIA AI 技术中心）
AI总结 针对3D MRI无创预测PNI的挑战，提出MMA-Former，采用粗-细变压器结构及窗口特定混合注意力机制，能并行多尺度提取特征，实现空间自适应特征提取，在回顾性数据集上AUC达0.752，优于其他架构。
Comments Published in the 2026 IEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2026); accepted for oral presentation
Journal ref 2026 IEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2026
FlashTrie：用于生成式检索的GPU加速约束束搜索
机构 * Microsoft（微软） ； Nvidia（英伟达）
AI总结 研究针对生成式检索中约束解码的瓶颈问题，提出FlashTrie方法。通过优化GPU上的约束束搜索，采用整数感知简洁trie布局和协作CUDA内核等技术，显著降低解码延迟、提高吞吐量，在实验中取得良好效果并提升了收入。
分数集之前的核心集：用于大语言模型基准测试的评估无监督提示子集选择
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Oracle（甲骨文公司） ； Together AI（Together AI公司） ； LMSYS ； NVIDIA（英伟达公司）
AI总结 研究大语言模型基准测试的核心集选择，采用评估无监督方法，利用次模子集选择，开发多种次模函数。在新大规模套件上实验发现设施选址函数效果好，该目标不限于特定模式，在相关排行榜上表现优且计算成本低，证明次模性对基准压缩有用。
Incantation: 自然语言作为多实体视频世界模型的动作接口
机构 * SJTU（上海交通大学） ； NVIDIA Research（英伟达研究） ； USTC（中国科学技术大学） ； UCAS（乌兹别克斯坦科学院） ； NUS（新加坡国立大学） ； UWaterloo（滑铁卢大学） ； HKUST（香港理工大学） ； HKU（香港大学） ； ZGCA（浙江大学）
AI总结 本研究提出了一种基于自然语言的动作接口，用于多实体视频世界模型，解决了传统接口在细粒度多实体控制和跨实体、跨世界泛化能力上的不足，通过引入自然语言条件化实现了更强大的表达能力。
递归多智能体系统
机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA（英伟达） ； MIT（麻省理工学院）
AI总结 本文提出递归多智能体框架RecursiveMAS，通过递归计算提升多智能体协作效率，实验证明其在多个基准测试中准确率提升8.3%，推理速度提升1.2-2.4倍，token使用减少34.6%-75.6%。
Comments Project Website: https://recursivemas.github.io
PRiSM：语音模型中电话实现的基准测试
机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Gwangju Institute of Science and Technology（光州科学技术院） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； LMU Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； UC Berkeley（伯克利加州大学） ； NVIDIA（英伟达） ； UBC（不列颠哥伦比亚大学）
AI总结 该研究针对语音模型中电话实现进行基准测试，引入PRiSM开源基准用内在和外在评估揭示语音感知盲点，标准化评估并通过探针评估下游效用，发现训练语言接触对PR性能关键，编码器-CTC模型稳定，专门PR模型优于大型音频语言模型，还发布相关资源推动多语言语音模型发展。
Comments Presented at ACL 2026
SplatReasoner：通过新颖视图合成增强具身推理与基础能力
机构 * POSTECH ； KAIST（韩国科学技术院） ； ETRI（韩国电子电信研究院） ； NVIDIA（英伟达）
AI总结 研究针对视觉语言模型应用于具身场景理解受固定视角限制的问题，提出SplatReasoner框架，利用3D高斯点云将新颖视图合成引入推理过程，经实验验证该方法能提升具身推理和3D基础能力。
Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://splatreasoner.github.io/
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