Diffusion Distillation for Efficient Weather Ensembles
用于高效天气集合的扩散蒸馏
机构 * University College London(伦敦大学学院) ; University of Oxford(牛津大学)
AI总结 该研究针对扩散模型生成天气集合时迭代采样成本高的问题,提出有监督能量距离蒸馏方法,将多步扩散教师模型压缩为单步学生模型,在全球预报和台风路径预测中表现优于现有方法。
高校专区
用于高效天气集合的扩散蒸馏
机构 * University College London(伦敦大学学院) ; University of Oxford(牛津大学)
AI总结 该研究针对扩散模型生成天气集合时迭代采样成本高的问题,提出有监督能量距离蒸馏方法,将多步扩散教师模型压缩为单步学生模型,在全球预报和台风路径预测中表现优于现有方法。
PAPO:通过解耦优势归一化稳定规则整合训练
机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) ; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) ; University of Oxford(牛津大学) ; Wuhan University(武汉大学)
AI总结 PAPO通过解耦优势归一化整合过程级评估,解决现有奖励设计的两个局限:Outcome Reward Models(ORM)仅评估最终答案正确性,而Process Reward Models(PRM)虽监督更丰富但易导致奖励黑客。
Comments EMNLP 2026 Main Conference
医学影像AI竞赛缺乏公平性
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 Minor revision in to Nature Biomedical Engineering