University of Cambridge（剑桥大学）

Benchmarking Patent Drafting from Inventor-Style Disclosures

从发明人风格的披露文件进行专利撰写的基准测试

Lekang Jiang, Wenjun Sun, Stephan Goetz

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本研究针对从发明人风格披露文件生成专利申请的现实需求，构建了Dis2Pat数据集，并提出可本地部署的多智能体框架Patent-MAF，实验表明该框架在专利撰写任务上表现优于多数开源模型且可与闭源模型竞争。

Comments Accepted to EMNLP 2026

A continually expandable foundation model for brain MRI

可持续扩展的脑MRI基础模型

Michail Mamalakis, Carmen Jimenez-Mesa, Yonghao Li, Hao Chen, Chao Li, Antonios Mamalakis, John Suckling, Richard Bethlehem, Stephen J. Price, Richard J. Gilbertson, Pietro Lio

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Málaga（马拉加大学） 纠错

AI总结 本文提出可扩展的Alcmaeon脑MRI基础模型，结合体积编码、潜在扩散生成与Graph-Blueprint Pruning，在跨临床领域扩展时遗忘程度更低，可支持多种任务，为持续发展的脑MRI基础模型提供了可行方向。

Weak Critics Make Strong Learners: On-Policy Critique Distillation for Scalable Oversight

弱批评者造就强学习者：用于可扩展监督的在策略批评蒸馏

Can Jin, Jiakang Li, Rui Wu, Eddy Z. Zhang, Dimitris N. Metaxas

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Berkeley AI Lab（加州大学伯克利分校人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出在策略批评蒸馏（OPCD）方法，利用弱模型作为批评者提供修订方向，通过自适应自教师信号蒸馏批评引导的行为，提升强模型在推理和对齐基准上的表现。