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University of Oxford(牛津大学)

2025-12-22 至 2025-12-22 共收录 4
2512.17581 2025-12-22 cs.CV

Medical Imaging AI Competitions Lack Fairness

医学影像AI竞赛缺乏公平性

Annika Reinke, Evangelia Christodoulou, Sthuthi Sadananda, A. Emre Kavur, Khrystyna Faryna, Daan Schouten, Bennett A. Landman, Carole Sudre, Olivier Colliot, Nick Heller, Sophie Loizillon, Martin Maška, Maëlys Solal, Arya Yazdan-Panah, Vilma Bozgo, Ömer Sümer, Siem de Jong, Sophie Fischer, Michal Kozubek, Tim Rädsch, Nadim Hammoud, Fruzsina Molnár-Gábor, Steven Hicks, Michael A. Riegler, Anindo Saha, Vajira Thambawita, Pal Halvorsen, Amelia Jiménez-Sánchez, Qingyang Yang, Veronika Cheplygina, Sabrina Bottazzi, Alexander Seitel, Spyridon Bakas, Alexandros Karargyris, Kiran Vaidhya Venkadesh, Bram van Ginneken, Lena Maier-Hein

机构 * German Cancer Research Center (DKFZ) Heidelberg(德国癌症研究中心(DKFZ)海德堡) DKFZ Heidelberg(德国癌症研究中心(DKFZ)海德堡) Digital Oncology Program, National Center for Tumor Diseases (NCT) Heidelberg(数字肿瘤学计划,国家肿瘤疾病中心(NCT)海德堡) Radboud Institute for Health Sciences, Radboud University Medical Center(拉德堡德健康科学研究所,拉德堡德大学医学中心) Oncode Institute(肿瘤码研究所) Vanderbilt University(范德比尔特大学) Vanderbilt University Medical Center(范德比尔特大学医学中心) MRC Unit for Lifelong Health and Ageing at UCL, Institute of Cardiovascular Science, University College London(英国伦敦大学学院(UCL)MRC长寿与衰老单位,心血管科学研究所) Dementia Research Centre, UCL Queen Square Institute of Neurology, University College London(英国伦敦大学学院(UCL)痴呆研究中心,Queen Square神经学研究所) School of Biomedical Engineering, King’s College(伦敦国王学院生物医学工程学院) Sorbonne Université, Institut du Cerveau – Paris Brain Institute – ICM, CNRS, Inria, Inserm, AP-HP, Hôpital de la Pitié-Salpêtrière(索邦大学,巴黎脑研究所–ICM,CNRS、Inria、Inserm、AP-HP、皮蒂埃-萨拉佩特里医院) Department of Urology, Cleveland Clinic(克利夫兰诊所泌尿科部) Centre for Biomedical Image Analysis, Faculty of Informatics, Masaryk University(马萨里克大学信息学院生物医学影像分析中心) DKFZ Heidelberg, Division of Computational Genomics and Systems Genetics(德国癌症研究中心(DKFZ)海德堡,计算基因组学与系统遗传学部) Department of Computer Science, University of Oxford(牛津大学计算机科学系) Engineering Faculty, Heidelberg University(海德堡大学工程学院) School of Computation, Information and Technology, TUM(技术与计算学院,慕尼黑工业大学) Faculty of Law / BioQuant, Heidelberg University(海德堡大学法学院/BioQuant) The Department of Holistic Systems (HOST), SimulaMet,Oslo, Norway(挪威奥斯陆SimulaMet的Holistic Systems(HOST)部门) Simula Research Laboratory, Oslo, No(挪威奥斯陆Simula研究实验室)

AI总结 本文研究医学影像AI竞赛数据集的公平性,发现存在地域、模态和问题类型相关的偏见,且数据集在可访问性和可重用性上存在限制,影响临床应用的可行性。

Comments Submitted to Nature BME

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2412.15184 2025-12-22 cs.LG

Data for Mathematical Copilots: Better Ways of Presenting Proofs for Machine Learning

用于数学助手的数据:为机器学习呈现证明的更好方式

Simon Frieder, Jonas Bayer, Sam Looi, Jacob Loader, Julius Berner, Katherine M. Collins, András Juhász, Fabian Ruehle, Sean Welleck, Gabriel Poesia, Ryan-Rhys Griffiths, Adrian Weller, Anirudh Goyal, Cameron Freer, Thomas Lukasiewicz, Timothy Gowers

机构 * University of Oxford(牛津大学) University of Cambridge(剑桥大学) Caltech(加州理工学院) Northeastern University(东北大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Stanford University(斯坦福大学) FutureHouse Inc.(未来房屋公司) Meta Vienna University of Technology(维也纳技术大学) MIT(麻省理工学院) Imperial College London(伦敦帝国学院) Collège de France(法兰西学院)

AI总结 本文提出改进数学助手数据集的设计,以更真实反映数学研究实践,从而提升大语言模型的证明学习能力。

Comments 59 pages

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2408.07588 2025-12-22 stat.ML cs.LG

Adjusting Model Size in Continual Gaussian Processes: How Big is Big Enough?

在持续学习中调整模型大小:有多大才够大?

Guiomar Pescador-Barrios, Sarah Filippi, Mark van der Wilk

机构 * Department of Mathematics, Imperial College London, UK(伦敦帝国学院数学系) Department of Computer Science, University of Oxford, UK(牛津大学计算机科学系)

AI总结 本文提出了一种在持续学习中自动调整高斯过程模型大小的方法,以在保持高性能的同时减少超参数调整需求。

Comments 9 pages main, 27 pages total, 13 figures, 9 tables, conference paper, minor correction

Journal ref PMLR 267:48974-49000 (2025)

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2503.10689 2025-12-22 cs.CL

Learning to Contextualize Web Pages for Enhanced Decision Making by LLM Agents

通过LLM代理增强决策的网页上下文化学习

Dongjun Lee, Juyong Lee, Kyuyoung Kim, Jihoon Tack, Jinwoo Shin, Yee Whye Teh, Kimin Lee

机构 * KAIST AI(韩国科学技术院人工智能实验室) University of Oxford(牛津大学)

AI总结 LCoW通过上下文化学习提升LLM代理在网页自动化任务中的决策能力,显著提高闭源和开源模型的成功率。

Comments Accepted to ICLR 2025

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