CVPR

Objective-Aligned Direct Answer SFT for Robust Multi-Frame Medical VQA

面向稳健多帧医学视觉问答的目标对齐直接答案监督微调

Site Li, Jianyi Hao, Xiaofeng Liu

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 该研究针对MedFrameQA数据集，提出目标对齐的直接答案SFT是最强稳健适配系列，其在保留报告准确率上优于冻结基线且稳定性好，还可迁移至其他骨干网络，旨在引导研究聚焦稳健优化而非架构复杂度。

Comments Presented at the CVPR 2026 Workshop on Multimodal Foundation Models for Biomedicine: Challenges and Opportunities

Inference-Time Agentic Decision Rules Beat Longer Evolving Search for Multi-Image Medical Reasoning

推理时代理决策规则在多图像医学推理任务中优于更长的进化搜索

Site Li, Jianyi Hao, Xiaofeng Liu

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 本研究对比5种推理时代理策略，发现多图像医学推理中，顺序投票决策规则比扩展进化搜索预算的影响更大，其最终测试准确率显著优于基线及复杂变体。

Comments Presented at the CVPR 2026 Workshop on Multi-Modal Reasoning for Agentic Intelligence