University of Washington（华盛顿大学）

Boosting Medical Visual Understanding From Multi-Granular Language Learning

通过多粒度语言学习提升医学视觉理解

Zihan Li, Yiqing Wang, Sina Farsiu, Paul Kinahan

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

AI总结 本文提出MGLL框架，通过多粒度语言学习提升医学影像的视觉理解能力，改进多标签和跨粒度对齐，提升下游任务性能。

Comments Accepted by ICLR 2026. 40 pages

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

Overseeing Agents Without Constant Oversight: Challenges and Opportunities

无需持续监督的代理：挑战与机遇

Madeleine Grunde-McLaughlin, Hussein Mozannar, Maya Murad, Jingya Chen, Saleema Amershi, Adam Fourney

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 本研究探讨了无需持续监督的代理系统在验证中的挑战与机遇，通过实验发现简化轨迹设计可提高错误发现效率，但未显著提升准确性。

MolmoSpaces: A Large-Scale Open Ecosystem for Robot Navigation and Manipulation

MolmoSpaces: 一个大规模的开放式生态系统用于机器人导航与操作

Yejin Kim, Wilbert Pumacay, Omar Rayyan, Max Argus, Winson Han, Eli VanderBilt, Jordi Salvador, Abhay Deshpande, Rose Hendrix, Snehal Jauhri, Shuo Liu, Nur Muhammad Mahi Shafiullah, Maya Guru, Ainaz Eftekhar, Karen Farley, Donovan Clay, Jiafei Duan, Arjun Guru, Piper Wolters, Alvaro Herrasti, Ying-Chun Lee, Georgia Chalvatzaki, Yuchen Cui, Ali Farhadi, Dieter Fox, Ranjay Krishna

机构 * Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 MolmoSpaces是一个大规模开放式生态系统，用于支持机器人导航与操作的大规模基准测试，包含230k多样化的室内环境和130k丰富标注的物体资产，通过8个任务的基准测试验证了其在仿真到现实中的强相关性。