University of Oxford（牛津大学）

PAPO: Stabilizing Rubric Integration Training via Decoupled Advantage Normalization

PAPO：通过解耦优势归一化稳定规则整合训练

Zelin Tan, Zhouliang Yu, Bohan Lin, Zijie Geng, Hejia Geng, Yudong Zhang, Mulei Zhang, Yang Chen, Shuyue Hu, Zhenfei Yin, Chen Zhang, Lei Bai

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） 纠错

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

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） 纠错

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