Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Probing the effectiveness of World Models for Spatial Reasoning through Test-time Scaling

通过测试时缩放探查世界模型在空间推理中的有效性

Saurav Jha, M. Jehanzeb Mirza, Wei Lin, Shiqi Yang, Sarath Chandar

机构 * MILA – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz（林茨约瑟夫·夫兰克大学机器学习研究所） ； Nankai University（南开大学） 纠错

AI总结 本文提出ViSA框架，通过可验证的微断言改进世界模型的空间推理能力，但发现当前模型在复杂任务中仍存在信息瓶颈。

Comments Extended abstract at World Modeling Workshop 2026

Coefficient of Variation Masking: A Volatility-Aware Strategy for EHR Foundation Models

方差系数掩码：一种考虑波动性的电子健康记录基础模型策略

Rajna Fani, Rafi Al Attrach, David Restrepo, Yugang Jia, Leo Anthony Celi, Peter Schüffler

机构 * Massachusetts Institute of Technology (MIT)（麻省理工学院） ； Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； MICS CentraleSupélec – Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学CentraleSupélec研究所） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Beth Israel Deaconess Medical Center（贝斯以色列医疗中心） ； Institute of Pathology Technical University of Munich（慕尼黑技术大学病理研究所） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

AI总结 本文提出CV-Masking策略，通过考虑特征波动性改进EHR基础模型的预训练，提升重建性能和下游任务表现。

Comments 16 pages, 9 figures, 1 table, 1 algorithm. Accepted at Machine Learning for Health (ML4H) 2025, Proceedings of the Machine Learning Research (PMLR)

Learning accurate rigid registration for longitudinal brain MRI from synthetic data

从合成数据中学习准确的纵向脑部MRI刚体配准

Jingru Fu, Adrian V. Dalca, Bruce Fischl, Rodrigo Moreno, Malte Hoffmann

机构 * 1 Division of Biomedical Imaging, KTH Royal Institute of Technology, Huddinge, Sweden 2 Athinoula A.\ Martinos Center for Biomedical Imaging, Charlestown, USA 3 Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Boston, USA 4 Department of Radiology, Harvard Medical School, Boston, USA 5 Computer Science \& Artificial Intelligence Laboratory, MIT, Cambridge, USA 纠错

AI总结 本文提出了一种基于合成数据训练的模型，用于提高纵向脑部MRI刚体配准的准确性。

Comments 5 pages, 4 figures, 1 table, rigid image registration, deep learning, longitudinal analysis, neuroimaging, accepted by the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging

Journal ref IEEE Int Symp Biomed Imaging, 2025, 1-5

Large Language Models: An Applied Econometric Framework

大语言模型：一个应用计量经济学框架

Jens Ludwig, Sendhil Mullainathan, Ashesh Rambachan

机构 * Center for Applied Artificial Intelligence at the University of Chicago（芝加哥大学应用人工智能中心） ； Altman Family Fund at MIT（麻省理工学院阿尔特曼家族基金） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； NBER（美国国家经济研究局） 纠错

AI总结 本文提出一个应用计量经济学框架，利用大语言模型进行文本预测和经济概念测量，强调无训练泄漏和验证样本的重要性，以提高实证分析的准确性。