University of Toronto（多伦多大学）

Sum-of-Checks: Structured Reasoning for Surgical Safety with Large Vision-Language Models

Sum-of-Checks: 用于手术安全的结构化推理方法基于大型视觉-语言模型

Weiqiu You, Cassandra Goldberg, Amin Madani, Daniel A. Hashimoto, Eric Wong

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； Department of Surgery, University of Toronto（多伦多大学外科系） ； Surgical Artificial Intelligence Research Academy, University Health Network（外科人工智能研究学院，大学健康网络） ； Department of Surgery, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学外科系，佩雷尔曼医学院） 纠错

AI总结 本文提出Sum-of-Checks框架，通过分解关键安全视图（CVS）标准为专家定义的检查，提升手术安全评估的准确性和透明性，实验显示其在三个模型上平均提升12-14%。

Comments IPCAI 2026 short communication

dWorldEval: Scalable Robotic Policy Evaluation via Discrete Diffusion World Model

dWorldEval: 通过离散扩散世界模型实现可扩展的机器人策略评估

Yaxuan Li, Zhongyi Zhou, Yefei Chen, Yaokai Xue, Yichen Zhu

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本文提出dWorldEval，利用离散扩散世界模型统一处理多模态信息，通过单个Transformer网络实现去噪，并引入稀疏关键帧记忆和进度令牌，提升机器人策略评估的可扩展性。

Artificial intelligence for methane detection: from continuous monitoring to verified mitigation

人工智能用于甲烷检测：从持续监测到验证减排

Gonzalo Mateo-Garcia, Anna Allen, Itziar Irakulis-Loitxate, Manuel Montesino-San Martin, Marc Watine, Cynthia Randles, Tharwat Mokalled, Alma Raunak, Carol Castañeda-Martinez, Juan E. Jonhson, Javier Gorroño, James Requeima, Claudio Cifarelli, Luis Guanter, Richard E. Turner, Manfredi Caltagirone

机构 * International Methane Emissions Observatory, United Nations Environment Programme（国际甲烷排放观测站，联合国环境规划署） ； Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（计算机科学与技术系，剑桥大学） ； Research Institute of Water and Environmental Engineering (IIAMA), Universitat Politècnica de València (UPV)（水和环境工程研究所（IIAMA），瓦伦西亚理工大学（UPV）） ； Vector Institute, University of Toronto（向量研究所，多伦多大学） ； Environmental Defense Fund（环境保卫基金会） 纠错

AI总结 本文提出MARS-S2L模型，利用多光谱卫星图像检测甲烷排放，实现高分辨率监测，识别78%的烟雾并有效减少排放。