Stanford University（斯坦福大学）

Learning to Use Tools: Reinforcement Learning for Tool-Integrated Mathematical Reasoning

学习使用工具：用于工具集成数学推理的强化学习

Minghui Xu, Zi Wang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本研究针对Countdown任务，构建工具使用的SFT数据集并采用多种强化学习方法，结合计算器工具集成提升LLM数学推理，使pass@1达66.0%，显著降低计算与验证错误。

There and Back Again: Bidirectional Diffusion Bridges for Multimodality Translation

双向扩散桥用于多模态转换：往返之道

Gabe Guo, Elon Litman, Thanawat Sornwanee, Jose Blanchet, Stefano Ermon

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 针对现有多模态转换方法的不足，提出BIT双向图像-文本扩散桥，实现双向生成且性能优于基线。

Report Supervision

报告监督

Pedro R. A. S. Bassia, Wenxuan Li, Jakob Wasserthal, Jieneng Chen, Xinze Zhou, Zheren Zhu, Chuntung Zhuanga, Sergio Decherchi, Andrea Cavalli, Kang Wang, Yang Yang, Alan Yuille, Zongwei Zhou

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University Hospital Basel（巴塞尔大学医院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, San Francisco（加利福尼亚大学旧金山分校） ； Italian Institute of Technology（意大利技术研究院） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； Johns Hopkins Medicine（约翰斯·霍普金斯医疗集团） 纠错

AI总结 本研究提出报告监督（R-Super）框架，利用大量放射学报告补充稀缺的肿瘤掩码训练数据，在肾脏和胰腺肿瘤分割任务上显著提升了AI的检测与分割性能。

Comments Published in Medical Image Analysis, 2026