Harvard University（哈佛大学）

Structurally Human, Semantically Biased: Detecting LLM-Generated References with Embeddings and GNNs

结构上的人类，语义上偏见：利用嵌入和图神经网络检测LLM生成的参考文献

Melika Mobini, Vincent Holst, Floriano Tori, Andres Algaba, Vincent Ginis

机构 * Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学） ； SEAS, Harvard University（哈佛大学工程学院） 纠错

AI总结 本文通过嵌入和图神经网络检测LLM生成的参考文献，发现其拓扑结构接近人类，但语义特征可被识别。

Comments 34 pages, 20 figures. Accepted at ICLR 2026

Investigating the Development of Task-Oriented Communication in Vision-Language Models

探究视觉-语言模型中以任务为导向的交流发展

Boaz Carmeli, Orr Paradise, Shafi Goldwasser, Yonatan Belinkov, Ron Meir

机构 * Technion – Israel Institute of Technology（技术ion–以色列理工学院） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 研究视觉-语言模型在协作任务中发展以任务为导向的通信协议的潜力与风险

Spectral Representation-based Reinforcement Learning

基于谱表示的强化学习

Chenxiao Gao, Haotian Sun, Na Li, Dale Schuurmans, Bo Dai

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Google（谷歌） ； DeepMind（深度Mind） 纠错

AI总结 本文提出基于谱表示的强化学习框架，通过谱分解转移算子来提升策略优化效果，并在多个任务中验证了其性能优势。

The SAGES Critical View of Safety Challenge: A Global Benchmark for AI-Assisted Surgical Quality Assessment

SAGES关键安全视角挑战：人工智能辅助手术质量评估的全球基准

Deepak Alapatt, Jennifer Eckhoff, Zhiliang Lyu, Yutong Ban, Jean-Paul Mazellier, Sarah Choksi, Kunyi Yang, Po-Hsing Chiang, Noemi Zorzetti, Samuele Cannas, Daniel Neimark, Omri Bar, Amine Yamlahi, Jakob Hennighausen, Xiaohan Wang, Rui Li, Long Liang, Yuxian Wang, Saurabh Koju, Binod Bhattarai, Tim Jaspers, Zhehua Mao, Anjana Wijekoon, Jun Ma, Yinan Xu, Zhilong Weng, Ammar M. Okran, Hatem A. Rashwan, Boyang Shen, Kaixiang Yang, Yutao Zhang, Hao Wang, 2024 CVS Challenge Consortium, Quanzheng Li, Filippo Filicori, Xiang Li, Pietro Mascagni, Daniel A. Hashimoto, Guy Rosman, Ozanan Meireles, Nicolas Padoy

机构 * University of Strasbourg（斯特拉斯堡大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； INSERM（法国国家医学研究院） ； ICube（ICube研究中心） ； UMR7357（法国国家科研机构（UMR7357）） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； University Hospital Cologne（科隆大学医院） ； Global College（全球学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Chang Gung Memorial Hospital（长庚纪念医院） ； A. Costa Hospital（A. Costa医院） ； Maggiore Hospital - AUSL Bologna（马吉奥医院 - 玛格丽特医院） ； Institute for Research against Digestive Cancer (IRCAD)（消化道癌症研究机构（IRCAD）） ； Lenox Hill Hospital（Lenox Hill医院） ； Northwell Health（Northwell健康系统） ； Albany Medical Center（阿尔巴尼医疗中心） ； German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心（DKFZ）） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MultiModal Learning Lab（多模态学习实验室） ； NAAMII ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； UCL Hawkes Institute（UCL Hawkes研究所） ； Dept of Computer Science, University College London（计算机科学系，伦敦大学学院） ； University Health Network（大学健康网络） ； Institute for Biomedical Informatics（生物医学信息研究所） ； Rovira i Virgili University（罗维拉-维吉里大学） ； Huazhong University of Science（华中科技大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

AI总结 SAGES关键安全视角挑战通过全球协作和AI技术，提升手术质量评估的性能和鲁棒性，推动临床应用。

Comments 21 pages, 10 figures

AGFS-Tractometry: A Novel Atlas-Guided Fine-Scale Tractometry Approach for Enhanced Along-Tract Group Statistical Comparison Using Diffusion MRI Tractography

AGFS-束测：一种基于图谱的精细束测方法，用于利用弥散MRI束图进行增强的沿束群体统计比较

Ruixi Zheng, Wei Zhang, Yijie Li, Xi Zhu, Zhou Lan, Jarrett Rushmore, Yogesh Rathi, Nikos Makris, Lauren J. O'Donnell, Fan Zhang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院布里奇曼妇女医院） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

AI总结 AGFS-束测提出了一种基于图谱的精细束测方法，通过利用弥散MRI束图信息和排列检验，提高沿束群体统计比较的敏感性和特异性，有效识别白质群体差异。

Comments 31 pages and 7 figures