语言大模型 / LLM

Assessing Automated Fact-Checking for Medical LLM Responses with Knowledge Graphs

利用知识图谱评估医疗大语言模型响应的自动事实核查

Shasha Zhou, Mingyu Huang, Jack Cole, Charles Britton, Ming Yin, Jan Wolber, Ke Li

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出FAITH框架，利用医学知识图谱评估医疗大语言模型响应的事实性，证明其在医疗领域具有较高的可靠性与实用性。

Comments Accepted as a conference paper at AAAI'26

TACLA: An LLM-Based Multi-Agent Tool for Transactional Analysis Training in Education

TACLA: 基于LLM的多智能体工具用于教育中的交易分析训练

Monika Zamojska, Jarosław A. Chudziak

机构 * Faculty of Electronics and Information Technology（电子与信息技术学院） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TACLA是一种基于LLM的多智能体工具，通过整合交易分析原理，实现教育场景中真实的情感状态转变和冲突模拟，提升AI在教育中的应用效果。

Comments Accepted for publication in the proceedings of ICTAI 2025

Journal ref IEEE 37th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), Athens, Greece, 2025, pp. 313-320

The Effect of Negation on CLIP in Medical Imaging: Limitations of Contrastive Language-Image Pretraining

否定对CLIP在医学影像中的影响：对比语言-图像预训练的局限性

Jasmine Vu, Shivanand Sheshappanavar

机构 * Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； University of Wyoming（怀俄明大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：pretraining(title)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究探讨CLIP在医学影像中处理否定短语的局限性，并通过调优方法提升其检索准确性与可靠性。

Comments 10 pages, 7 figures, submitted to WACV Pixels to Patients Workshop

Multi Anatomy X-Ray Foundation Model

多解剖X光基础模型

Nishank Singla, Krisztian Koos, Farzin Haddadpour, Amin Honarmandi Shandiz, Lovish Chum, Xiaojian Xu, Qing Jin, Erhan Bas

机构 * GE HealthCare（通用电气医疗） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 XR-0通过自监督学习在多解剖X光数据上训练，实现了在多种临床任务中的高性能表现，展示了解剖多样性对构建通用医学视觉模型的重要性。

Designing an LLM-Based Behavioral Activation Chatbot for Young People with Depression: Insights from an Evaluation with Artificial Users and Clinical Experts

设计一个基于LLM的行为激活聊天机器人以帮助有抑郁症的青少年：基于人工用户和临床专家评估的见解

Florian Onur Kuhlmeier, Leon Hanschmann, Melina Rabe, Stefan Luettke, Eva-Lotta Brakemeier, Alexander Maedche

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)

AI总结 本文设计了一个基于LLM的行为激活聊天机器人，通过人工用户和临床专家评估，验证了其在抑郁症干预中的保真度和安全性，同时指出临床推理能力仍需改进。

ReX-MLE: The Autonomous Agent Benchmark for Medical Imaging Challenges

ReX-MLE：医疗影像挑战的自主代理基准

Roshan Kenia, Xiaoman Zhang, Pranav Rajpurkar

机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Department of Biomedical Informatics（生物医学信息学系） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 ReX-MLE是一个针对医学影像挑战的自主代理基准，通过评估端到端工作流程，揭示了现有代理在领域知识和工程能力上的不足。

Comments https://github.com/rajpurkarlab/ReX-MLE

InstructDubber: Instruction-based Alignment for Zero-shot Movie Dubbing

InstructDubber：基于指令的零样本电影配音对齐

Zhedong Zhang, Liang Li, Gaoxiang Cong, Chunshan Liu, Yuhan Gao, Xiaowan Wang, Tao Gu, Yuankai Qi

机构 * VIPL group, ICT, CAS（中国科学院信息科技研究所VIPL小组） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 InstructDubber通过指令生成和持续时间蒸馏模块，实现鲁棒的领域内和零样本电影配音对齐。

Comments Accepted by AAAI2026

MedNeXt-v2: Scaling 3D ConvNeXts for Large-Scale Supervised Representation Learning in Medical Image Segmentation

MedNeXt-v2：用于医学图像分割的大规模监督表示学习中的3D ConvNeXt扩展

Saikat Roy, Yannick Kirchhoff, Constantin Ulrich, Maximillian Rokuss, Tassilo Wald, Fabian Isensee, Klaus Maier-Hein

机构 * German Cancer Research Center (DKFZ) Heidelberg, Division of Medical Image Computing（德国癌症研究中心（DKFZ）海德堡，医学影像计算部） ； Faculty of Mathematics and Computer Science, Heidelberg University（海德堡大学数学与计算机科学学院） ； HIDSS4Health - Helmholtz Information and Data Science School for Health, Karlsruhe/Heidelberg, Germany（HIDSS4Health - 欧洲信息与数据科学健康学校，卡尔斯鲁厄/海德堡，德国） ； Medical Faculty Heidelberg, Heidelberg University（海德堡大学医学学院） ； National Center for Tumor Diseases (NCT), Heidelberg, Germany（肿瘤国家研究中心（NCT），海德堡，德国） ； Helmholtz Imaging, German Cancer Research Center, Germany（海德堡成像，德国癌症研究中心，德国） ； Pattern Analysis and Learning Group, Department of Radiation Oncology, Heidelberg University Hospital（模式分析与学习组，放射肿瘤学部，海德堡大学医院） 纠错

专题命中 领域大模型 ：pretraining(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 MedNeXt-v2通过改进的架构和扩展方法，在医学图像分割中实现最先进的监督表示学习性能。

Anatomical Region-Guided Contrastive Decoding: A Plug-and-Play Strategy for Mitigating Hallucinations in Medical VLMs

解剖区域引导的对比解码：一种用于缓解医学视觉-语言模型幻觉的即插即用策略

Xiao Liang, Chenxi Liu, Zhi Ma, Di Wang, Bin Jing, Quan Wang, Yuanyuan Shi

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出了解剖区域引导的对比解码策略，通过区域特定指导缓解医学视觉-语言模型的幻觉问题，提升诊断准确性。