大模型对齐与安全

Perception-Aligned AI Outputs: End-to-End Visual Prediction for Uncertainty Communication in Clinical Decision-Making

感知对齐的人工智能输出：临床决策中用于不确定性通信的端到端视觉预测

Mohammad Eslami, Solale Tabarestani, Saber Kazeminasab, Ehsan Adeli, Glyn Elwyn, Tobias Elze, Mengyu Wang, Nazlee Zebardast, Lucia Sobrin, Nassir Navab, Daniel Shu Wei Ting, Malek Adjouadi

机构 * Harvard Ophthalmology AI Lab（哈佛眼科人工智能实验室） ； Schepens Eye Research Institute of Massachusetts Eye and Ear（马萨诸塞眼耳医院施佩恩眼科研究所） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Center for Advanced Technology and Education（先进教育技术中心） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Dartmouth Institute for Health Policy and Clinical Practice（达特茅斯健康政策与临床实践研究所） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Computer Aided Medical Procedures（医学辅助程序） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Singapore Eye Research Institute（新加坡眼科研究所） ； Singapore National Eye Centre（新加坡国家眼科中心） ； Department of Ophthalmology, Byers Eye Institute, Stanford University（眼科部门，比尔斯眼科研究所，斯坦福大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对医疗保健中可解释人工智能的问题，提出以人为本的机器学习可视化学习框架VL4ML，通过直观视觉表示传达模型预测与不确定性，经多临床任务验证及评估，结果显示其能有效支持临床决策，具有广泛可及性。

Not All Needles Are Found: How Fact Distribution and Don't Make It Up Prompts Shape Retrieval, Reasoning, and Hallucination in Long-Context LLMs

并非所有线索都能被发现：事实分布和“不要编造”提示如何影响长上下文语言模型中的检索、推理和幻觉

Amirali Ebrahimzadeh, Seyyed M. Salili

机构 * Department of Electrical Engineering & Computer Science University of Michigan（电气工程与计算机科学系 密歇根大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型中事实分布和反幻觉提示对检索、推理及幻觉的影响，通过扩展基准评估多个模型，识别出分布崩溃和安全代价两种失败模式，发现许多失败源于无效上下文利用，强调特定模型稳健性和上下文管理的重要性。

Comments 16 pages, 8 figures, 2 tables. Accepted at the FAGEN Workshop @ ICML 2026

NSNQuant: A Double Normalization Approach for Calibration-Free Low-Bit Vector Quantization of KV Cache

NSNQuant：一种用于KV缓存无校准低比特向量量化的双重归一化方法

Donghyun Son, Euntae Choi, Sungjoo Yoo

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对大语言模型KV缓存内存密集问题，NSNQuant提出一种无校准向量量化技术，通过三步变换结合哈达玛变换使令牌分布与标准正态分布对齐，在1比特和2比特设置下优于先前方法，提升吞吐量。

GrAInS: Gradient-based Attribution for Inference-Time Steering of LLMs and VLMs

GrAInS：基于梯度的大语言模型和视觉语言模型推理时引导方法

Duy Nguyen, Archiki Prasad, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对推理时引导LLMs和VLMs的方法局限，提出GrAInS。该方法基于梯度归因识别关键令牌构建引导向量，推理时调整激活。实验显示其性能优于微调及现有基线，能在保持模型流畅性和通用能力的同时提升多项指标。

Comments Accepted to ACL 2026

Efficient Federated Conformal Prediction with Group-Conditional Guarantee

高效联邦共形预测与组条件保证

Haifeng Wen, Osvaldo Simeone, Hong Xing

机构 * IoT Thrust（物联网 thrust） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Institute for Intelligent Networked Systems (INSI)（智能网络化系统研究所） ； Northeastern University London（伦敦东北大学） ； Department of ECE The Hong Kong University of Science and Technology HK SAR（电子工程系 香港科技大学香港特别行政区） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出GC-FCP方法，通过可合并的原子分层核心集实现联邦共形预测的组条件覆盖保证，在合成和真实数据集上验证了性能。

Comments 24 pages, 8 figures

The 4/$δ$ Bound: Designing Predictable LLM-Verifier Systems for Formal Method Guarantee

4/δ 界：设计具有形式方法保证的可预测 LLM-验证器系统

Pierre Dantas, Lucas Cordeiro, Youcheng Sun, Waldir Junior

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出 LLM-验证器收敛定理，将多阶段验证建模为顺序吸收马尔可夫链，证明成功概率 δ>0 时系统几乎必然验证，并导出精确延迟上界 4/δ，经 90000+ 试验验证。

Comments 36 pages, 9 figures

Generalization of Fine-Tuned Uncertainty Communication and Metacognition in Large Language Models

微调后大语言模型的不确定性沟通与元认知的泛化

Mark Steyvers, Catarina Belem, Padhraic Smyth

机构 * Department of Cognitive Sciences, University of California, Irvine, United States（认知科学系，加州大学伊文斯顿分校，美国） ； Department of Computer Science, University of California, Irvine, United States（计算机科学系，加州大学伊文斯顿分校，美国） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究通过监督微调提升大语言模型不确定性沟通能力，发现领域内校准和判别改善，但任务间迁移有限，多任务训练可促进泛化。

Dynamic Distribution-Aware Uncertainty Tracking in Vision-Language Representation Learning

视觉-语言表示学习中的动态分布感知不确定性跟踪

Ao Zhou, Zhiwei Jiang, Zifeng Cheng, Cong Wang, Shufan Yang, Haoru Chen, Qing Gu

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对视觉-语言模型事后不确定性量化方法忽略测试分布动态性的问题，提出DDA-UQ框架，通过高斯混合模型建模嵌入空间，实现动态不确定性估计，性能优于现有最优方法。

Post-Hoc Uncertainty-Aware Explanations for Deployed Power Quality Disturbance Classifiers via Laplace Approximation

基于不确定性的贝叶斯解释框架用于电力质量问题分类

Yinsong Chen, Samson S. Yu, Kashem M. Muttaqi

机构 * School of Engineering, Deakin University（德肯大学工程学院） ； ARC Training Centre in Energy Technologies for Future Grids, School of Engineering, University of Wollongong（未来电网能源技术培训中心，沃尔灵宗大学工程学院） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种贝叶斯解释框架，通过生成相关性归因分布来建模解释不确定性，提升电力质量问题分类器的透明度和可靠性。

The Path to Self-Evolving Clinical Systems: Scaling Medical Agents from Assistance to Autonomy

自我进化临床系统之路：将医疗智能体从辅助扩展到自主

Chunzheng Zhu, Lei Tian, Bohan Tan, Ziqi Zhou, Yuxuan Sun, Yijun Wang, Chengchao Lv, Yilin Wen, Yijun He, Jinghao Lin, Yihang Chen, Chee Wei Tan, Qianshan Wei, Lei Zhao, Bin Pu, Kenli Li, Yuan Xue, Jianxin Lin

机构 * Hunan University（湖南大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Duke University（杜克大学） ； Westlake University（西湖大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Macau（澳门大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨大语言模型等对医疗智能体的重塑，从临床部署出发，将其形式化为决策系统并给出自主性分类。沿统一框架扩展，强调临床环境扩展为关键方向，定位临床自我进化为前沿，还研究了多领域应用及挑战，提供医学成像系统路线图。

Comments Project page: https://github.com/zhcz328/Awesome-Medical-Agents

Integrating RCTs, RWD, AI/ML and Statistics: Next-Generation Evidence Synthesis

整合RCTs、RWD、AI/ML和统计学：下一代证据合成

Shu Yang, Margaret Gamalo, Haoda Fu

机构 * Department of Statistics, North Carolina State University（统计学系，北卡罗来纳州立大学） ； VP and Statistics Head, Inflammation, Immunology & Specialty Care, Pfizer（副总裁及统计学负责人，炎症、免疫与专科医疗，辉瑞） ； Head of Exploratory Biostatistics, Amgen（探索性生物统计学负责人，安进） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出通过整合RCTs、RWD、AI/ML和统计学，提升证据合成的严谨性和实用性，推动下一代证据生成方法的发展。

CrossHallu: Do Hallucination Signals Generalize Across Languages and Domains in Large Language Model's Internals?

CrossHallu：大语言模型内部的幻觉信号能否跨语言和领域泛化？

Aisha Alansari, Malak Alkhorasani, Hamzah Luqman

机构 * King Fahd University of Petroleum and Minerals（法赫德国王石油与矿产大学） ； Imam Abdulrahman bin Faisal University（伊玛目阿卜杜勒拉赫曼·本·费萨尔大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型内部幻觉检测信号能否跨语言和领域泛化，通过CrossHallu对六个模型的内部表征在生成式问答任务上进行评估，结果揭示了模型内部状态幻觉信号跨语言和领域转移的情况。

Beyond Semantic Equivalence: Logical Graphs for LLM Uncertainty Quantification

超越语义等价：用于大语言模型不确定性量化的逻辑图

Yanni Dong, Minghua Liu, Meilin Zhu, Xiaowei Huang, Lijun Zhang

机构 * Institute of Intelligent Software（智能软件研究所） ； Institute of Software, CAS（中国科学院软件研究所） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Guangzhou Jiayi Software Technology Co., Ltd.（广州嘉意软件科技有限公司） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型输出不可靠问题，提出逻辑图不确定性（LGU）框架，该框架能明确建模答案间逻辑关系，通过聚合概率质量、计算熵等方式改进不确定性估计，在多个问答基准测试中优于现有方法。

Comments 21 pages, 3 figures, 11 tables. Under review

DELTA-TTS: Adapting Autoregressive Model into Diffusion Language Model for Text-to-Speech

DELTA-TTS：将自回归模型适配为扩散语言模型以实现文本转语音

Junwon Moon, Yejin Lee, Seungbeom Kim, Hoseong Ahn, Sewoong Park, Heeseung Kim, Kyuhong Shim

机构 * Sungkyunkwan University（首尔大学） ； University of Seoul（首尔大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对自回归TTS推理慢、鲁棒性差的问题，提出基于LoRA的轻量适配框架DELTA-TTS，将预训练AR TTS转为离散扩散语言模型，推理速度提升3.3倍且性能更优。

Comments ICML 2026 SPIGM Workshop

Measuring Human Value Expression in Social Media Texts: Calibrated LLM Annotation and Encoder Transfer

测量社交媒体文本中的人类价值表达：校准的LLM标注与编码器迁移

Maria Milkova, Maksim Rudnev

机构 * Independent researcher, Lisbon, Portugal（独立研究者，里斯本，葡萄牙） ； University of Waterloo, ON, Canada（滑铁卢大学，安大略省，加拿大） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究使用校准的LLM标注和软标签训练，将基于Schwartz人类基本价值理论的社交媒体文本价值表达迁移到编码器模型，实现可扩展预测。

Towards Unified Multimodal Misinformation Detection in Social Media: A Benchmark Dataset and Baseline

面向社交媒体中统一的多模态虚假信息检测：基准数据集与基线模型

Haiyang Li, Yaxiong Wang, Shengeng Tang, Yuchen Zhang, Lianwei Wu, Lechao Cheng, Liu Liu, Chaofeng Dong, Zhun Zhong

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（计算机科学与信息工程学院，合肥工业大学） ； School of Computer Science and Technology, Northwestern Polytechnical University（计算机科学与技术学院，西北工业大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究构建了含9.8万样本的OmniFake基准数据集，提出UMFDet框架，实现对人工与AI生成两类多模态虚假内容的统一检测，性能优于专用基线。

Do LLM Debates Repeat Arguments Differently Across Languages?

大语言模型辩论在不同语言中重复论点的方式是否不同？

Huiqian Lai

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型辩论在不同语言中重复论点的差异，用“先验论点相似度”方法，发现在多语言嵌入模型中中文与英文有正向差距，该差距在多种条件下持续，多样性提示未显著缩小差距，建议多语言辩论评估衡量论证发展并报告缓解效果。

Rethinking Prospect Theory for LLMs: Revealing the Instability of Decision-Making under Epistemic Uncertainty

重新思考用于大语言模型的前景理论：在认知不确定性下决策的不稳定性

Rui Wang, Qihan Lin, Jiayu Liu, Qing Zong, Tianshi Zheng, Dadi Guo, Haochen Shi, Peixuan Han, Weiqi Wang, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文重新审视前景理论在大语言模型中的应用，发现其在认知不确定性下的决策稳定性存在问题，指出前景理论可能无法可靠地处理此类不确定性。

Encode Once, Decode Never: Reusing Audio LM Internals for Efficient Temporal Localization

帧级内部工具使用用于音频语言模型中的时序定位

Joseph An, Phillip Keung, Jiaqi Wang, Orevaoghene Ahia, Noah A. Smith

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出帧级内部工具使用方法，通过二元分类器和IHP损失提升音频语言模型的时序定位能力，实现50倍加速和鲁棒长度泛化。

Comments To appear in COLM 2026. Refer to https://github.com/inkitori/taudio/ for the codebase

Retain or Consolidate? Budget-Dependent Operator Selection for Language Agent Memory

保留还是合并？语言智能体记忆中依赖预算的算子选择

Qingcan Kang, Mingyang Liu, Shixiong Kai, Kaichao Liang, Zhentao Tang, Yuqi Cui, Tao Zhong, Mingxuan Yuan

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究语言智能体记忆中预算依赖的算子选择问题，核心方法是将算子效用分解，用离线抽象安全机制实现，主要贡献是通过实验揭示在不同预算下保留和合并策略的适用情况及算子效果差异。

Calibration-Family Overfit: Why Trusted Sabotage Monitors Don't Transfer Across Lineages

校准家族过拟合：为何可信破坏监测器不能跨谱系转移

Lucas Pinto

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究可信监测器跨谱系转移问题，以不可信策略家族为受控轴，通过拟合和应用监测器分解跨家族AUROC，发现相互作用为正且差距几何，给出四步协议，指出控制评估应报告跨家族转移矩阵，单一配对准确性高估安全性。

Comments 28 pages, 11 figures

Hallo4D: Multi-Modal Hallucination Mitigation for Consistent Spatio-Temporal Generation

Hallo4D：用于一致时空生成的多模态幻觉缓解

Hongbo Wang, Huaibo Huang, Jie Cao, Jin Liu, Haoyang Tong, Ran He

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Science（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghaitech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对3D和4D内容生成中的时空幻觉问题，提出Hallo4D框架，利用多模态语言模型，通过生成-检测-校正范式及多种技术提升一致性，实验证明其在多样生成设置下优于基线，提供了可扩展通用的一致性感知内容生成方案。

NaviCache: Test-Time Self-Calibration Caching for Video Generation

NaviCache: 视频生成的测试时自校准缓存

Zheqi Lv, Zhibo Zhu, Jinke Wang, Qi Tian, Shengyu Zhang, Zhengyu Chen, Chengxi Zang, Zhou Zhao, Fei Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文生视频） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对视频扩散模型计算成本高的问题，提出NaviCache方法，将特征演化重构思为惯性导航系统问题，通过双状态估计架构自适应跟踪特征变化比和潜在漂移，实现有界误差的计算跳过，在多个模型上取得优异性能。

Comments Published at ICML 2026: Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea. PMLR 306, 2026

REAL: Reading Out Transformer Activations for Precise Localization in Language Model Steering

REAL：在语言模型引导中读取Transformer激活以进行精确定位

Li-Ming Zhan, Bo Liu, Chengqiang Xie, Jiannong Cao, Xiao-Ming Wu

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究旨在在不改变LLM参数的情况下引导其响应，核心挑战是识别关键内部模块。提出REAL框架，通过训练VQ - AE划分潜在空间，量化模块行为相关性来指导模块选择与引导强度。实验表明该方法能有效干预，提升真实性引导效果且具零样本泛化能力。

Comments need full paper rebuilding

Zoom In Disparities in Healthcare LLM Q&A

放大医疗保健语言模型问答中的差异

Ipek Baris Schlicht, Burcu Sayin, Zhixue Zhao, Frederik M. Labonté, Cesare Barbera, Marco Viviani, Paolo Rosso, Lucie Flek

机构 * Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学） ； University of Trento（特伦托大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； Bonn-Aachen International Center for Information Technology, University of Bonn（波恩-亚琛信息科技国际中心，波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； University of Pisa（比萨大学） ； University of Milano-Bicocca（米兰-比可卡大学） ； ValgrAI Valencian Graduate School and Research Network of Artificial Intelligence（瓦伦西亚人工智能研究生学校和研究网络） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究多语言医疗保健问答中LLM的跨语言差异，构建多语言数据集，分析覆盖范围与响应对齐，通过案例研究发现差异显著，非英语维基百科上下文摘录可改善事实对齐，为构建公平多语言医疗AI系统提供途径。

Comments It is accepted to NLDB 2026: The paper can be accessed at https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-29532-3_12

Journal ref NLDB 2026

Geometry-Aware Uncertainty Coresets for Robust Visual In-Context Learning in Histopathology

面向几何的不确定性聚类用于病理学中鲁棒的视觉上下文学习

Franciskus Xaverius Erick, Johanna Paula Müller, Bernhard Kainz

机构 * FAU Erlangen-Nürnberg, Erlangen, DE（埃尔兰根-纽伦堡大学） ； Department of Computing, Imperial College London, London, UK（伦敦帝国理工学院计算机系） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出GAUC，一种无需训练的聚类选择方法，直接在预训练的多模态嵌入空间中操作，通过优化三个目标提升视觉上下文学习的鲁棒性、准确性和校准性。

The Anatomy of Uncertainty in LLMs

大语言模型中不确定性的解剖结构

Aditya Taparia, Ransalu Senanayake, Kowshik Thopalli, Vivek Narayanaswamy

机构 * School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University（亚利桑那州立大学计算与增强智能学院） ； Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种将大语言模型不确定性分解为输入模糊性、知识缺口和解码随机性的框架，通过实验展示不同模型规模和任务中各组件的重要性，以提升模型可靠性与可信度。

Comments Accepted at the ICBINB Workshop, ICLR 2026

From Silos to Systems: Process-Oriented Hazard Analysis for AI Systems

从孤岛到系统：面向过程的人工智能系统危害分析

Shalaleh Rismani, Roel Dobbe, AJung Moon

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对AI系统危害分析中组件孤立的问题，借鉴系统安全领域，将系统理论过程分析（STPA）适配到AI系统，提出PHASE指南，实现系统级危害检测、社会因素纳入、可追溯问责链及持续监控。

Paper2Rebuttal: A Multi-Agent Framework for Transparent Author Response Assistance

Paper2Rebuttal: 一种透明的作者回复辅助多智能体框架

Qianli Ma, Chang Guo, Zhiheng Tian, Siyu Wang, Jipeng Xiao, Yuanhao Yue, Zhipeng Zhang

机构 * AutoLab, School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院AutoLab） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多智能体框架RebuttalAgent，将回复生成重构为以证据为中心的规划任务，通过分解反馈、构建混合上下文和外部搜索模块，提升覆盖度、忠实性和策略连贯性。

Comments Accepted by ACL2026 main conference

Improving Factuality of 3D Brain MRI Report Generation with Paired Image-domain Retrieval and Text-domain Augmentation

通过配对图像域检索和文本域增强提高3D脑MRI报告生成的事实准确性

Junhyeok Lee, Yujin Oh, Dahyoun Lee, Hyon Keun Joh, Minchul Kim, Chul-Ho Sohn, Sung Hyun Baik, Cheol Kyu Jung, Jung Hyun Park, Kyu Sung Choi, Byung-Hoon Kim, Jong Chul Ye

机构 * Cancer Biology, Seoul National University College of Medicine, Korea（首尔国立大学医学院癌症生物学系，韩国） ； Radiology, Massachusetts General Hospital（麻省总医院放射科） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Biomedical Systems Informatics, Yonsei University College of Medicine, Korea（延世大学医学院生物医学系统信息学系，韩国） ； Graduate School, Yonsei University, Korea（延世大学研究生院，韩国） ； Radiology, Seoul National University College of Medicine, Korea（首尔国立大学医学院放射科，韩国） ； Radiology, Seoul National University Hospital, Korea（首尔国立大学医院放射科，韩国） ； Radiology, Seoul National University Bundang Hospital, Korea（首尔国立大学 Bundang 医院放射科，韩国） ； Radiology, SMG-SNU Boramae Medical Center, Korea（SMG-SNU Boramae 医疗中心放射科，韩国） ； Psychiatry, Yonsei University College of Medicine, Korea（延世大学医学院精神病学系，韩国） ； Behavioral Sciences in Medicine, Yonsei University College of Medicine, Korea（延世大学医学院医学行为科学系，韩国） ； Yonsei Institute for Digital Health, Korea（延世大学数字健康研究院，韩国） ； Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST, Korea（金 Jaechul人工智能研究生院，韩国） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出PIRTA框架，通过检索相似3D DWI/ADC图像并利用其配对报告指导LLM生成，避免显式跨模态对齐，显著提高缺血区域准确性。

Comments MICCAI 2026