University of Oxford（牛津大学）

Scanner-Induced Domain Shifts Undermine the Robustness of Pathology Foundation Models

扫描诱导的域偏移损害病理基础模型的鲁棒性

Erik Thiringer, Fredrik K. Gustafsson, Kajsa Ledesma Eriksson, Mattias Rantalainen

机构 * Department of Medical Epidemiology and Biostatistics, Karolinska Institutet（卡罗林斯卡研究所医学流行病学与生物统计学系） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） 纠错

AI总结 本文研究了扫描诱导的域偏移对病理基础模型鲁棒性的影响，发现现有模型在面对扫描设备变异性时存在显著偏差，需改进嵌入稳定性和校准以提升临床可靠性。

FocusUI: Efficient UI Grounding via Position-Preserving Visual Token Selection

FocusUI: 通过位置保持的视觉标记选择实现高效的UI接地

Mingyu Ouyang, Kevin Qinghong Lin, Mike Zheng Shou, Hwee Tou Ng

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 FocusUI通过位置保持的视觉标记选择实现高效UI接地，有效减少冗余标记并保持位置连续性，提升推理效率和性能。

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