University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Towards World Models in Biomedical Research

迈向生物医学研究的世界模型

Guangyu Wang, Jingkun Yue, Siqi Zhang, Yu Liu, Xiaoyu Wang, Mingyuan Meng, Changwei Ji, Zongbo Han, Yulin Wang, Yang Yue, Frank Fu, Ting Chen, Song Wu, Ziwei Liu, Jiangning Song, Ming Li, Gao Huang, Xiaohong Liu, Athanasios Vasilakos, Xingcai Zhang, Ping Zhang, Yong Li

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学，北京，中国） ； Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, United Kingdom（英国牛津大学工程科学系，牛津，英国） ； Institute of Medical Artificial Intelligence, South China Hospital, Medical School, Shenzhen University, Shenzhen, Guangdong, China（医学人工智能研究所，南方医院，医学学院，深圳大学，深圳，广东，中国） ； Zhongguancun Academy & Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence, Beijing, China（中关村学院及中关村人工智能研究院，北京，中国） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Tsinghua University, 100084, Beijing, China（北京信息科学与技术国家研究中心（BNRist），清华大学，100084，北京，中国） ； Department of Chemical and Nano Engineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA（美国加州大学圣地亚哥分校化学与纳米工程系，La Jolla，CA，美国） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； Monash Biomedicine Discovery Institute and Department of Biochemistry and Molecular Biology, Monash University, Melbourne, Victoria, Australia（莫纳什大学生物医学发现研究所和生物化学与分子生物学系，墨尔本，维多利亚，澳大利亚） ； David R. Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada（加拿大滑铁卢大学戴维·R·切里顿计算机科学学校，滑铁卢，安大略，加拿大） ； Department of ICT and Center for AI Research, University of Agder (UiA), Jon Lilletuns vei 9, Grimstad, Norway（挪威阿格德大学（UiA）信息与通信技术系及人工智能研究中心，Jon Lilletuns vei 9，Grimstad，挪威） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学电子工程系，北京，中国） 纠错

AI总结 提出生物医学世界模型作为AI驱动发现的新范式，通过学习分子、细胞、组织和临床状态的潜在表征及干预条件动态，实现未来轨迹模拟，并探讨其在虚拟细胞、类器官、虚拟患者和手术模拟等应用中的潜力。

Send a SCOUT First: Pre-hoc Reasoning for Adaptive Detector Allocation in Prompt-Injection Defense

先派侦察兵：提示注入防御中自适应检测器分配的预推理方法

Shuhao Zhang, Jiarui Li, Qi Cao, Ruiyi Zhang, Pengtao Xie

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 针对提示注入检测器异构且不可靠的问题，提出SCOUT框架，通过预测每个检测器对每个样本的可靠性和延迟，动态分配检测器，实现安全性与效率的权衡。

Comments We propose SCOUT, a detector allocation framework that predicts each detector's accuracy and latency on a given input before running it, letting operators control the safety-utility trade-off with a single threshold and route to an LLM judge only when needed

AgentDiff: Meaning-Bearing Rewrites Trigger Deeper Divergence than Presentation Changes in LLM Agents

LLM 代理何时对表面噪声与语义噪声做出不同处理？一项基于 68 个单元格的测量研究及留出轨迹级验证

Liyun Zhang, Jiayi Guo

机构 * School of Information and Software Engineering, UESTC（信息与软件工程学院，电子科技大学） ； Jacobs School of Engineering, UC San Diego（工程学院，加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 本研究通过 68 个单元格的测量实验，发现大语言模型驱动的思维链和 ReAct 代理对语义扰动（如释义、同义词）比表现扰动（如格式、重排序）更敏感，并基于留出模型和轨迹级机制分析提出了“隐蔽发散”解释。

Sparse Bayesian Learning Algorithms Revisited: From Learning Majorizers to Structured Algorithmic Learning using Neural Networks

稀疏贝叶斯学习算法再审视：从学习majorizers到利用神经网络进行结构化算法学习

Rushabha Balaji, Kuan-Lin Chen, Danijela Cabric, Bhaskar D. Rao

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 本文重新审视稀疏贝叶斯学习算法，通过majorization-minimization原理推导主流算法并提供收敛保证，同时结合深度学习扩展SBL算法类别，提出能超越传统方法的新型架构。

ReFIne: A Framework for Trustworthy Large Reasoning Models with Reliability, Faithfulness, and Interpretability

ReFIne：兼具可靠性、忠实性与可解释性的可信赖大型推理模型框架

Chung-En Sun, Ge Yan, Akshay Kulkarni, Tsui-Wei Weng

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 该研究提出 ReFIne 框架，结合监督微调与 GRPO 训练 Qwen3 模型，使其在数学基准上的推理轨迹可解释性、忠实性、可靠性均显著提升，推动推理模型向多维度可信赖性优化发展。

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