Harvard University（哈佛大学）

VIPER: An Expert-Curated Benchmark for Vision-Language Models in Veterinary Pathology

VIPER：用于兽医病理学视觉语言模型的专家策划基准

Luca L. Weishaupt, Simone de Brot, Javier Asin, Llorenç Grau-Roma, Nic G. Reitsam, Andrew H. Song, Dongmin Bang, Stefan T. Kaluziak, Long Phi Le, Jakob Nikolas Kather, Faisal Mahmood, Guillaume Jaume

机构 * Harvard-MIT HST（哈佛-麻省理工卫生科学与技术部） ； Mass General Brigham（麻省总医院布里格姆医疗系统） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； COMPATH, University of Bern（伯尔尼大学COMPATH） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） ； University of Augsburg（奥格斯堡大学） ； UT MD Anderson Cancer Center（德克萨斯大学MD安德森癌症中心） ； TU Dresden（德累斯顿工业大学） ； University of Lausanne（洛桑大学） 纠错

AI总结 研究针对现有病理视觉语言模型基准聚焦人体组织的问题，推出首个兽医病理学视觉语言模型评估基准VIPER，测试16类模型发现领域差距，验证领域特定训练的重要性。

The Artificial Experimentalist: Discovery and Control of Self-Organizing Phenomena with Autotelic Reinforcement Learning

人工实验者：利用自目的强化学习发现与控制自组织现象

Marko Cvjetko, Benedikt Hartl, Michael Levin, Clément Moulin-Frier, Pierre-Yves Oudeyer

机构 * Inria Centre at the University of Bordeaux（波尔多大学Inria中心） ； Allen Discovery Center at Tufts University（塔夫茨大学艾伦发现中心） ； Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering at Harvard University（哈佛大学Wyss生物启发工程研究所） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； INSA Lyon（里昂国立应用科学学院） ； CITI（CITI研究所） ； UR3720（UR3720实验室） 纠错

AI总结 该研究提出基于自目的强化学习的闭环框架CARL，以Lenia为对象，实现了高效发现、控制自组织孤子及实时引导其穿越迷宫的能力，策略可零样本泛化至分布外条件。

Comments 8 pages, 8 figures. Accepted at ALIFE 2026. Companion website: https://developmentalsystems.org/carl/