Imperial College London（帝国理工学院）

Retrieval- and Argumentation-Enhanced Multi-Agent LLMs for Judgmental Forecasting (Extended Version with Supplementary Material)

检索与论证增强的多智能体大语言模型用于判断性预测（含补充材料）

Deniz Gorur, Antonio Rago, Francesca Toni

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； King's College London（国王学院伦敦分校） 纠错

AI总结 本文提出一种多智能体框架，结合检索与论证增强技术，提升判断性预测的准确性与可解释性。

Comments 24 pages, 3 figures, Accepted to AAMAS 2026

Deformation-Recovery Diffusion Model (DRDM): Instance Deformation for Image Manipulation and Synthesis

变形-恢复扩散模型（DRDM）：实例变形用于图像处理与合成

Jian-Qing Zheng, Yuanhan Mo, Yang Sun, Jiahua Li, Fuping Wu, Ziyang Wang, Tonia Vincent, Bartłomiej W. Papież

机构 * The Kennedy Institute of Rheumatology, University of Oxford, U.K. ； Chinese Academy of Medical Sciences Oxford Institute, University of Oxford, U.K. ； Big Data Institute, University of Oxford, U.K. ； edited MRC Laboratory of Medical Sciences, Imperial College London, U.K. ； Department of Computer Science, University of Oxford, Oxford, U.K. [12.5pt] Project page: -5pt 纠错

AI总结 DRDM通过变形场生成解剖学合理的图像变形，提升医学影像的数据增强与合成效果。

Comments accepted by Medical Image Analysis

LiveMedBench: A Contamination-Free Medical Benchmark for LLMs with Automated Rubric Evaluation

LiveMedBench: 一个无污染的医疗基准测试，用于具有自动评分评估的LLM

Zhiling Yan, Dingjie Song, Zhe Fang, Yisheng Ji, Xiang Li, Quanzheng Li, Lichao Sun

机构 * Lehigh University（莱维大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 LiveMedBench通过持续更新和自动评分框架，提供无污染的医疗基准测试，验证LLM在临床推理中的性能，揭示数据污染和上下文适应性问题。

A unified framework for geometry-independent operator learning in cardiac electrophysiology simulations

在心脏电生理模拟中实现几何无关的操作符学习的统一框架

Bei Zhou, Cesare Corrado, Shuang Qian, Maximilian Balmus, Angela W. C. Lee, Cristobal Rodero, Caroline Roney, Marco J. W. Gotte, Luuk H. G. A. Hopman, Gernot Plank, Mengyun Qiao, Steven Niederer

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； Queen Mary University of London（女王玛丽大学伦敦分校） ； Amsterdam University Medical Center（阿姆斯特丹大学医学中心） ； University College London（伦敦大学学院） ； Medical University of Graz（格拉茨医科大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种统一框架，通过内在坐标空间实现几何无关的操作符学习，在心脏电生理和生物力学中取得显著成效。