NeurIPS

BeetleFlow: An Integrative Deep Learning Pipeline for Beetle Image Processing

BeetleFlow: 一种用于甲虫图像处理的集成深度学习流水线

Fangxun Liu, S M Rayeed, Samuel Stevens, Alyson East, Cheng Hsuan Chiang, Colin Lee, Daniel Yi, Junke Yang, Tejas Naik, Ziyi Wang, Connor Kilrain, Elijah H Buckwalter, Jiacheng Hou, Saul Ibaven Bueno, Shuheng Wang, Xinyue Ma, Yifan Liu, Zhiyuan Tao, Ziheng Zhang, Eric Sokol, Michael Belitz, Sydne Record, Charles V. Stewart, Wei-Lun Chao

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； The University of Maine（缅因大学） ； National Ecological Observatory Network (NEON), Battelle（国家生态观测网络（NEON），巴特尔纪念研究所） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

AI总结 本文提出BeetleFlow流水线，通过深度学习方法自动处理大量甲虫图像，实现甲虫检测、排序裁剪和形态分割，提高生物研究效率。

Comments 4 pages, NeurIPS 2025 Workshop Imageomics

PepThink-R1: LLM for Interpretable Cyclic Peptide Optimization with CoT SFT and Reinforcement Learning

PepThink-R1：基于CoT SFT和强化学习的可解释环状肽优化LLM

Ruheng Wang, Hang Zhang, Trieu Nguyen, Shasha Feng, Hao-Wei Pang, Xiang Yu, Li Xiao, Peter Zhiping Zhang

机构 * Merck & Co., Inc., Rahway, NJ, USA（默克公司，美国新泽西州拉威） ； UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX, USA（得克萨斯大学西南医学中心，美国得克萨斯州达拉斯） ； University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA（匹兹堡大学，美国宾夕法尼亚州匹兹堡） 纠错

AI总结 本文提出PepThink-R1，结合CoT SFT和强化学习，通过显式推理生成可解释的环状肽，提升药理性质表现，优于现有通用LLM和领域模型。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: AI for Science (Spotlight)