Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

Revisiting Data Challenges of Computational Pathology: A Pack-based Multiple Instance Learning Training Framework

重新审视计算病理学的数据挑战：一种基于包的多实例学习训练框架

Wenhao Tang, Heng Fang, Ge Wu, Xiang Li, Ming-Ming Cheng

机构 * VCIP, School of Computer Science, Nankai University（VCIP，计算机科学学院，南开大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nankai International Advanced Research Institute (Shenzhen Futian)（南开国际先进研究院（深圳福田）） 纠错

AI总结 本文提出一种基于包的多实例学习框架，通过打包变长特征序列和引入残差分支，提升计算病理学中WSI处理的效率和准确性。

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SATORI-R1: Incentivizing Multimodal Reasoning through Explicit Visual Anchoring

SATORI-R1: 通过显式视觉锚定激励多模态推理

Chuming Shen, Wei Wei, Xiaoye Qu, Yu Cheng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 SATORI-R1通过显式视觉锚定提升多模态推理，采用三个可验证阶段和VQA-Verify数据集，在VQA任务中实现15.7%的准确率提升。

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