Fudan University（复旦大学）

EHR-R1: A Reasoning-Enhanced Foundational Language Model for Electronic Health Record Analysis

EHR-R1: 一种增强推理能力的基础语言模型用于电子健康记录分析

Yusheng Liao, Chaoyi Wu, Junwei Liu, Shuyang Jiang, Pengcheng Qiu, Haowen Wang, Yun Yue, Shuai Zhen, Jian Wang, Qianrui Fan, Jinjie Gu, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Yu Wang, Weidi Xie

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Intelligence Healthcare Department, AntGroup（智能医疗部，蚂蚁集团） ； Intelligence Computing and Sensing Laboratory, Peking University（智能计算与感知实验室，北京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 EHR-R1是一种针对电子健康记录分析设计的增强推理能力的基础语言模型，通过大规模推理数据集和多阶段训练方法提升了EHR分析的准确性和鲁棒性。

Adversarial Robustness for Unified Multi-Modal Encoders via Efficient Calibration

通过高效校准实现统一多模态编码器的对抗鲁棒性

Chih-Ting Liao, Zhangquan Chen, Chunlei Meng, Tzu-Yu Huang, Xin Cao, Xu Zheng

机构 * UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； UTS（澳大利亚UTS大学） ； HKUST(GZ)（香港理工大学（广州）） 纠错

AI总结 本研究提出高效对抗校准框架，提升统一多模态编码器的对抗鲁棒性，同时保持清洁性能，提升47.3%的鲁棒性。