University of Oxford（牛津大学）

Orientation-Robust Latent Motion Trajectory Learning for Annotation-free Cardiac Phase Detection in Fetal Echocardiography

具有鲁棒性的潜在运动轨迹学习用于胎儿超声心动图中无需标注的心脏相位检测

Yingyu Yang, Qianye Yang, Can Peng, Elena D'Alberti, Olga Patey, Aris T. Papageorghiou, J. Alison Noble

机构 * Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford（生物医学工程研究所，工程科学系，牛津大学） ； Nuffield Department of Women’s and Reproductive Health, University of Oxford（妇女与生殖健康纽菲尔德部门，牛津大学） 纠错

AI总结 ORBIT通过自监督学习在无标注情况下实现胎儿超声心动图中心脏相位的鲁棒检测。

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Same Answer, Different Representations: Hidden instability in VLMs

相同答案，不同表示：VLMs中的隐藏不稳定性

Farooq Ahmad Wani, Alessandro Suglia, Rohit Saxena, Aryo Pradipta Gema, Wai-Chung Kwan, Fazl Barez, Maria Sofia Bucarelli, Fabrizio Silvestri, Pasquale Minervini

机构 * Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； i3S（i3S研究所） 纠错

AI总结 本研究揭示了视觉语言模型中隐藏的不稳定性，通过引入新的评估框架发现模型在内部表示漂移、鲁棒性与决策边界等方面存在显著问题。

Quantifying the Effect of Test Set Contamination on Generative Evaluations

量化测试集污染对生成评估的影响

Rylan Schaeffer, Joshua Kazdan, Baber Abbasi, Ken Ziyu Liu, Brando Miranda, Ahmed Ahmed, Fazl Berez, Abhay Puri, Stella Biderman, Niloofar Mireshghallah, Sanmi Koyejo

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本研究通过语言模型生命周期量化测试集污染对生成评估的影响，发现污染可降低模型损失，进一步训练和采样温度调节影响记忆效果。

Scaling Multi-Agent Epistemic Planning through GNN-Derived Heuristics

通过GNN衍生启发式方法实现多智能体认知规划的扩展

Giovanni Briglia, Francesco Fabiano, Stefano Mariani

机构 * Department of Sciences and Methods for Engineering, University of Modena and Reggio Emilia（工程科学与方法系，摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学） ； Department of Computer Science, University of Oxford（计算机科学系，牛津大学） ； Department of Computer Science, University of Pisa（计算机科学系，比萨大学） 纠错

AI总结 本文通过GNN衍生启发式方法提升多智能体认知规划的可扩展性，改进求解效率。