University of Oxford（牛津大学）

Measuring in-context algorithmic reasoning in language models against an exact Bayes-optimal reference

基于精确贝叶斯最优标准测量语言模型的上下文内算法推理能力

Luan Ozelim, Hector Zenil

机构 * Oxford Immune Algorithmics（牛津免疫算法学公司） ； Oxford University Innovation（牛津大学创新公司） ； London Institute for Healthcare Engineering（伦敦医疗工程研究所） ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

AI总结 本研究提出F-ICL基准，以精确贝叶斯最优标准测量语言模型的上下文内算法推理能力，发现多数模型分布与最优标准存在差距，该差距与准确率无关且不受模型规模缩小，基准已开放。

Checkup2Action: A Multimodal Clinical Check-up Report Dataset for Patient-Oriented Action Card Generation

Checkup2Action：面向患者行动的多模态临床检查报告数据集

Sike Xiang, Shuang Chen, Kevin Qinghong Lin, Jialin Yu, Yijia Sun, Philip Torr, Amir Atapour-Abarghouei

机构 * Durham University（杜伦大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 本文提出Checkup2Action数据集，用于生成结构化的行动卡，通过多模态检查报告生成患者导向的行动建议，评估行动的准确性、优先级和安全性。

MADE: Benchmark Environments for Closed-Loop Materials Discovery

MADE：用于闭环材料发现的基准环境

Shreshth A Malik, Tiarnan Doherty, Panagiotis Tigas, Muhammed Razzak, Stephen J. Roberts, Aron Walsh, Yarin Gal

机构 * OATML, Department of Computer Science, University of Oxford（OATML，计算机科学系，牛津大学） ； Diffractive Labs ； Machine Learning Research Group, Department of Engineering Science, University of Oxford（机器学习研究组，工程科学系，牛津大学） ； Thomas Young Centre（托马斯·杨中心） ； Department of Materials, Imperial College London（材料系，伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 MADE提出了一种闭环材料发现的基准框架，通过模拟受限预算下的材料发现流程，评估发现算法的有效性和效率，并支持灵活的工作流研究。

Comments Poster at ICML 2026 Main Conference