医学 AI

Cryo-SWAN: the Multi-Scale Wavelet-decomposition-inspired Autoencoder Network for molecular density representation of molecular volumes

Cryo-SWAN: 多尺度小波分解启发的自编码网络用于分子密度的分子体积表示

Rui Li, Artsemi Yushkevich, Mikhail Kudryashev, Artur Yakimovich

机构 * Center for Advanced Systems Understanding (CASUS)（先进系统理解中心（CASUS）） ； Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf e. V. (HZDR)（德累斯顿-罗斯托克亥姆霍尔茨研究中心（HZDR）） ； In situ Structural Biology（原位结构生物学） ； Department of Physics（物理系） ； Institute of Medical Physics and Biophysics（医学物理与生物物理研究所） ； Institute of Computer Science（计算机科学研究所） ； Cluster of Excellence Physics of Life（生命物理卓越中心） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio、eess.IV

AI总结 Cryo-SWAN通过多尺度小波分解启发的自编码网络，实现分子密度体积的鲁棒表示，提升3D重建和生成质量。

Comments 16 pages, 5 figures

Who Judges the Judge? Evaluating LLM-as-a-Judge for French Medical open-ended QA

谁评判法官？评估LLM作为法官在法语医学开放性问答中的表现

Ikram Belmadani, Oumaima El Khettari, Pacôme Constant dit Beaufils, Richard Dufour, Benoit Favre

机构 * Aix-Marseille Univ., CNRS, LIS UMR 7020（艾克斯-马赛大学，法国国家科学研究中心，LIS UMR 7020） ； Nantes Univ., École Centrale Nantes, CNRS, LS2N, UMR 6004（南特大学，中央理工学院南特校区，法国国家科学研究中心，LS2N，UMR 6004） ； Nantes Université, CHU Nantes, PHU 11: Santé Publique, Clinique des données, INSERM, CIC 1413（南特大学，南特大学医院，PHU 11：公共卫生，数据诊所，法国国家卫生与医学研究院，CIC 1413） ； Nantes Université, CNRS, INSERM, L’institut du thorax（南特大学，法国国家科学研究中心，法国国家卫生与医学研究院，胸科研究所） ； Université Grenoble Alpes, CNRS, INRIA, Grenoble INP, LIG UMR 5217（格勒诺布尔阿尔卑斯大学，法国国家科学研究中心，INRIA，格勒诺布尔INP，LIG UMR 5217） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究评估了LLM在法语医学开放性问答中作为评判者的有效性，发现领域适应模型在与专家注释一致方面表现最佳，并通过微调和GRPO提升了性能。

Comments Accepted in HeaLing Workshop - EACL 2026

Mozi: Governed Autonomy for Drug Discovery LLM Agents

Mozi：用于药物发现LLM代理的受控自主性

He Cao, Siyu Liu, Fan Zhang, Zijing Liu, Hao Li, Bin Feng, Shengyuan Bai, Leqing Chen, Kai Xie, Yu Li

机构 * International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 Mozi通过双层架构实现药物发现LLM代理的受控自主性，提升科学推理的可靠性与可控性。

A robust and powerful method for assessing replicability of high dimensional data

一种稳健且强大的高维数据可重复性评估方法

Haochen Lei, Yan Li, Hongyuan Cao

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出了一种稳健且强大的高维数据可重复性评估方法，通过经验贝叶斯框架和局部虚假发现率统计量，实现了多研究设置下的高效和准确分析。

Tracing Pharmacological Knowledge In Large Language Models

追踪大语言模型中的药理学知识

Basil Hasan Khwaja, Dylan Chen, Guntas Toor, Anastasiya Kuznetsova

机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； Purdue University（普渡大学） ； Viterbi School of Engineering（维特比工程学院） ； University of Southern California（南加州大学） ； Stephen J. R. Smith Faculty of Engineering and Applied Science（工程与应用科学学院） ； Queen’s University（皇后大学） ； Department of Molecular and Cellular Biology（分子与细胞生物学系） ； Scripps Research（斯克里普斯研究学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究通过因果性和探测性方法揭示大语言模型中药物组语义的分布式表示机制，发现早期层和中间token对编码药理学知识起关键作用。

Comments Accepted, Learning Meaningful Representations of Life (LMRL) Workshop @ ICLR 2026