Stanford University（斯坦福大学）

Suppressing Prior-Comparison Hallucinations in Radiology Report Generation via Semantically Decoupled Latent Steering

通过语义解耦潜在引导抑制放射科报告生成中的先验比较幻觉

Ao Li, Rui Liu, Mingjie Li, Sheng Liu, Lei Wang, Xiaodan Liang, Lina Yao, Xiaojun Chang, Lei Xing

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Australian Artificial Intelligence Institute, University of Technology Sydney（澳大利亚人工智能研究所，技术悉尼大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； School of Computing and Information Technology of University of Wollongong Australia（沃林根澳大利亚大学计算与信息科技学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出语义解耦潜在引导方法，通过正交化技术减少放射科报告生成中的历史幻觉，提升临床准确性与报告忠实度。

Comments 15 pages, 5 figures

CMT-Benchmark: A Benchmark for Condensed Matter Theory Built by Expert Researchers

CMT-Benchmark：由专家研究人员构建的凝聚态理论基准

Haining Pan, James V. Roggeveen, Erez Berg, Juan Carrasquilla, Debanjan Chowdhury, Surya Ganguli, Federico Ghimenti, Juraj Hasik, Henry Hunt, Hong-Chen Jiang, Mason Kamb, Ying-Jer Kao, Ehsan Khatami, Michael J. Lawler, Di Luo, Titus Neupert, Xiaoliang Qi, Michael P. Brenner, Eun-Ah Kim

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Zürich（苏黎世大学） ； Stanford Institute for Materials and Energy Sciences（斯坦福材料与能源科学研究所） ； SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器实验室） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； National Taiwan University（台湾大学） ； San José State University（圣何塞州立大学） 纠错

AI总结 CMT-Benchmark通过专家设计的50个凝聚态理论问题评估LLM在物理推理能力上的不足，揭示当前模型在复杂科学问题上的局限性。

Comments CMT-Benchmark dataset is available at https://huggingface.co/datasets/JVRoggeveen/cmt_benchmark. CMT-Benchmark was referenced in the Gemini 3 Deep Think (February 2026) release at https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-deep-think/

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR) main conference 2026

Fast Learning of Non-Cooperative Spacecraft 3D Models through Primitive Initialization

通过原始初始化快速学习非合作航天器3D模型

Pol Francesch Huc, Emily Bates, Simone D'Amico

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出基于CNN的3DGS原始初始化方法，通过单目图像快速学习航天器3D模型，降低训练成本并适应噪声姿态估计。

Journal ref 2025 AAS/AIAA Astrodynamics Specialist Conference, Boston, Massachusetts